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基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法
被引量：
3
1
作者
姜鸿羽
马宏忠
+2 位作者
梁欢
姜宁
李凯
《中国电力》
CSCD
北大核心
2014年第7期45-50,共6页
针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参...
针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。
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关键词
变压器噪声
RBF神经网络
自适应
算法
粒子群
算法
改进梯度下降算法
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职称材料
题名
基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法
被引量：
3
1
作者
姜鸿羽
马宏忠
梁欢
姜宁
李凯
机构
河海大学能源与电气学院
南京供电公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2014年第7期45-50,共6页
基金
国家电网公司2011年重点科技项目(2011-0810-2251)~~
文摘
针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。
关键词
变压器噪声
RBF神经网络
自适应
算法
粒子群
算法
改进梯度下降算法
Keywords
transformer noise
RBF neural network
particle swarm optimization
improved gradient descent algorithm
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法
姜鸿羽
马宏忠
梁欢
姜宁
李凯
《中国电力》
CSCD
北大核心
2014
3
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