期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
一种采用2级反向传播神经网络的输电线路故障测距方法 被引量:14
1
作者 焦在滨 宋新尧 +1 位作者 李炳绪 吴润东 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期61-69,共9页
针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡... 针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡电阻分区后在不同区域分别进行精确定位的研究思路。利用第1级网络对双端电气量进行数据融合,将故障场景分为低阻故障和高阻故障,再利用第2级网络中的低阻故障测距网络和高阻故障测距网络分别对低阻故障和高阻故障的双端电气量进行数据融合,计算出精确的故障位置。对训练方法进行改进,在测量电气量中加入高斯白噪声信号来模拟含互感器误差的样本,将无误差样本和含误差样本组成的重复样本对作为训练样本,使训练后的BP神经网络对随机测量误差具备一定的适应能力。电磁暂态仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻影响,在高阻故障情况下测距结果的最大误差仍然低于1%,且对随机误差具有较好的适应性,在输入电气量存在一定测量误差的情况下测距结果的最大误差低于2.5%,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 输电线路 故障测距 2级反向传播神经网络 过渡电阻 测量误差
在线阅读 下载PDF
关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法 被引量:5
2
作者 归伟夏 陆倩 苏美力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1102-1109,共8页
为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略... 为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。 展开更多
关键词 系统故障诊断 烟花算法 反向传播神经网络 PMC模型 烟花-反向传播神经网络算法
在线阅读 下载PDF
基于神经网络和决策树算法的裂变产物核(n,2n)反应截面研究
3
作者 孙小东 韦子豪 +11 位作者 王端 续瑞瑞 田源 陶曦 张英逊 张玥 张智 葛智刚 王记民 王俊辰 夏候琼 舒能川 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期798-804,共7页
为了大规模预言缺少实验测量的裂变产物核反应截面数据,在整理现有(n, 2n)反应截面5 294个实验数据的基础上,分析相关的物理特征建立实验数据集,分别构建和训练反向传播神经网络和极致梯度提升树模型学习数据。神经网络的隐藏层包含两... 为了大规模预言缺少实验测量的裂变产物核反应截面数据,在整理现有(n, 2n)反应截面5 294个实验数据的基础上,分析相关的物理特征建立实验数据集,分别构建和训练反向传播神经网络和极致梯度提升树模型学习数据。神经网络的隐藏层包含两个子网络,分别由2层各128个神经元构成。极致梯度提升树模型集成了16棵决策树。结果表明,虽然(n, 2n)反应截面实验测量数据大多集中分布在中子入射能量14 MeV附近,且相互之间存在分歧,本工作机器学习模型均可较好描述反应截面的实验测量数据,具有较好的预言能力,对于缺少实验数据的情况同样与评价数据库基本符合。人工神经网络模型在测试集中预测结果与实验数据平均相对偏差小于10%的数据占比超过85%。机器学习方法能为核数据评价研究提供参考。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 极致梯度提升树 (n 2n)反应截面 核数据
在线阅读 下载PDF
跨临界CO_(2)复叠热泵烘干系统的经济热力学研究
4
作者 张晓宇 刘嘉濛 《高技术通讯》 北大核心 2025年第3期309-317,共9页
干燥作为能源密集型产业,常以燃煤、燃油等化石燃料作为热源,经济性差且对环境造成破坏。热泵干燥技术以消耗少量能量为代价,将低品位能量转化为高品位能量,在节能减排上拥有巨大的潜力。二氧化碳(CO_(2))作为热泵工质除了具有环保、廉... 干燥作为能源密集型产业,常以燃煤、燃油等化石燃料作为热源,经济性差且对环境造成破坏。热泵干燥技术以消耗少量能量为代价,将低品位能量转化为高品位能量,在节能减排上拥有巨大的潜力。二氧化碳(CO_(2))作为热泵工质除了具有环保、廉价、良好的传输性能和传热特性等优势外,其冷却过程的温度滑移更适合热泵干燥过程。目前热泵技术正向着应用范围更广的高温热泵方向发展。为了提高CO_(2)热泵干燥技术的温度,本文提出了一种新型高温CO_(2)复叠式热泵干燥系统,采用了反向传播(back propagation,BP)人工神经网络(artificial neural network,ANN)的方法对该系统的整体性能进行预测。结果表明,该系统具有较高的效率,系统整体性能随着环境温度的上升而提高,经济收益随着CO_(2)压缩机排气压力的变大而大幅提升。本文提出的新型高温CO_(2)跨临界复叠热泵烘干系统有望为高温热泵干燥系统及系统节能提供新的思路。 展开更多
关键词 CO_(2)热泵 复叠式热泵 高温干燥 反向传播神经网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部