神经网络在输电线覆冰增长因素中的应用

被引：3

作者：

黄晶

罗晓曙

机构：

[1] 广西师范大学电子工程学院

来源：

广西师范大学学报(自然科学版) | 2011年 / 29卷 / 04期

关键词：

数据挖掘; BP神经网络; 覆冰增长;

D O I：

10.16088/j.issn.1001-6600.2011.04.004

中图分类号：

TM75 [线路及杆塔]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在分析影响输电线覆冰增长因素的基础上,利用数据挖掘中的BP(Back Propagation)神经网络方法,建立导线覆冰增长的BP神经网络模型。利用此模型研究不同因素对输电线覆冰增长的影响,将采集的数据样本训练BP神经网络,利用收敛的网络进行输电导线覆冰增长的预测,研究结果对输电线路的覆冰预防具有较好的参考价值。

引用

页码：25 / 27

页数：3

共 8 条

[1]

输电线路在线监测与故障诊断.[M].黄新波等; 编著.中国电力出版社.2008,

[2]

数据挖掘.[M].(加)JiaweiHan;(加)MichelineKamber著;范明;孟小峰等译;.机械工业出版社.2001,

[3] 基于人工神经网络的中厚板轧机应力状态系数模型 [J].