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基于参数优选的光缆弧垂高精度预测方法研究
1
作者
蒋陵
王驭扬
+4 位作者
张灿
管翰林
魏鹏超
焦良葆
温秀兰
《计量学报》
北大核心
2025年第9期1307-1314,共8页
针对电力通信光缆线路在复杂环境下难以实现弧垂实时精确测量问题,提出了一种基于参数优选的光缆弧垂预测方法。首先,采用倾角-弧垂计算模型拟合光缆弧垂曲线;其次,使用麻雀搜索算法优化的BP神经网络对弧垂误差进行估计以实现非线性修正...
针对电力通信光缆线路在复杂环境下难以实现弧垂实时精确测量问题,提出了一种基于参数优选的光缆弧垂预测方法。首先,采用倾角-弧垂计算模型拟合光缆弧垂曲线;其次,使用麻雀搜索算法优化的BP神经网络对弧垂误差进行估计以实现非线性修正;最后,结合理论值和修正值实现电力通信光缆弧垂的精确测量。同时,为提升BP神经网络的性能,利用Choquet积分评估环境参数和光缆参数对弧垂的影响,筛选出重要的特征参数作为BP神经网络的输入。实验结果表明:采用所提出方法预测光缆弧垂平均相对误差δ在3%以内,大幅提高了预测精度。
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关键词
几何量计量
电力通信光缆
弧垂预测
倾角传感器
麻雀搜索算法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于参数优选的光缆弧垂高精度预测方法研究
1
作者
蒋陵
王驭扬
张灿
管翰林
魏鹏超
焦良葆
温秀兰
机构
国网南京供电公司信息通信分公司
南京工程学院人工智能产业技术研究院
出处
《计量学报》
北大核心
2025年第9期1307-1314,共8页
基金
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2023074)。
文摘
针对电力通信光缆线路在复杂环境下难以实现弧垂实时精确测量问题,提出了一种基于参数优选的光缆弧垂预测方法。首先,采用倾角-弧垂计算模型拟合光缆弧垂曲线;其次,使用麻雀搜索算法优化的BP神经网络对弧垂误差进行估计以实现非线性修正;最后,结合理论值和修正值实现电力通信光缆弧垂的精确测量。同时,为提升BP神经网络的性能,利用Choquet积分评估环境参数和光缆参数对弧垂的影响,筛选出重要的特征参数作为BP神经网络的输入。实验结果表明:采用所提出方法预测光缆弧垂平均相对误差δ在3%以内,大幅提高了预测精度。
关键词
几何量计量
电力通信光缆
弧垂预测
倾角传感器
麻雀搜索算法
BP神经网络
Keywords
geometrical metrology
power communication fiber optic cables
sag prediction measurement
inclination sensor
sparrow search algorithm
BP neural network
分类号
TB92 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于参数优选的光缆弧垂高精度预测方法研究
蒋陵
王驭扬
张灿
管翰林
魏鹏超
焦良葆
温秀兰
《计量学报》
北大核心
2025
0
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