BP和RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用和对比研究

气隙的击穿电压是决定外绝缘水平的重要因素之一,现有关于击穿电压的理论都是单参数的经验公式,对某一特定大气条件下的击穿电压则很难估计。本文讨论了BP及RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用,详细说明了在人工气候室中进行击穿试验的过程和BP、RBF神经网络的构建方法。使用人工气候室中获得的样本数据对网络进行训练,用训练好的网络对击穿电压进行预测,结果表明BP及RBF神经网络均能较好地对气隙击穿电压进行预测。并对BP及RBF神经网络进行了比较,RBF神经网络在收敛速度、网络构建、非线性逼近以及泛化能力方面都要优于BP神经网络,更适合于气隙击穿电压的预测。