主成分在输电线路可听噪声预测中的应用研究

被引：4

作者：

李静雅 ^{[1
,2
]}

曹洁 ^{[1
]}

姜梅 ^{[3
]}

机构：

[1] 兰州理工大学计算机与通信学院

[2] 长治学院计算机系

[3] 甘肃电力科学研究院

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 14期

关键词：

主成分分析(PCA); BP神经网络; 超高压输电线路; 可听噪声预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM726 [输配电线路];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对超高压输电线路可听噪声BP网络预测模型影响因素多的问题,运用主成分分析算法(PCA)对影响可听噪声的环境因素、地理参数、导线结构参数等14个因素进行简化,建立PCA-BP网络预测模型。选取甘肃省内多条750kV、330kV输电线路的可听噪声的实测资料为样本集,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并与BP网络模型预测结果比较。结果表明:主成分分析方法在可听噪声影响因素的简化中不适用,预测结果没有BP网络模型预测结果理想。分析了主成分在可听噪声影响因素简化中不适用的原因。

引用

页码：233 / 236+241 +241

页数：5

共 11 条

[1] 基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用 [J].