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变压器降容改造的可行性
第 期 舒服华:基于熵聚类蚁群模糊神经网络的变压器温升预测
6 33
60 而出现的个别分界点的个数和结果不一致的缺点,
β
1 提高了聚类的有效性;蚁群算法具有全局寻优能力
β
50 2
β 和有哪些信誉好的足球投注网站能力强的特点,以它作为FNN后件学习方
3
β
4 式,解决了常规方法容易陷入局部极值的问题,使
β
40 5
K β 确定网络的权值精度提高。
4 6
值
()利用模糊神经网络预测变压器温升,克服
测 30 3
预
升 了传统测量方法效率低以及数学建模法精度差等
温
20 缺点。这种方法方便快捷、预测精度高,同时还可实
现在线预测。随着样本数目的不断积累,系统会根
10
据知识库不断更新网络参数,使系统不断增强,从
而提高输出精度和扩大模型应用范围。
0 10 20 30 40 50 60
温升实测值4K 参考文献:
图 温升预测值和实测值比较
2
王致杰 基于人工神经网络的变压器温升预测应用研究
[1] .
Fig.2 Temperaturerisevaluecomparisonbetween 煤矿安全, , ( ):
[J]. 11-13.
predictionandmeasurement 刘凤霞 基于模糊神经网络的故障类型识别 继电器,
[2] . [J].
, ():
2006343 12-14.
解决了对参数的自动调整和网络结构的确定问题, [3]周新华 一种基于蚁群算法的模糊 均值聚类 控制工
. C [J].
拓宽大信息处理的范围和能力。 程, , ():
2005122 132-134.
()基于信息熵的 均值聚类 前件学习方
2 C FNN 周芝峰 变压器的合理使用与节能 变压器, ,
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