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改進PSO-RBF神經網絡的電網故障檢測模型
 

為了提高電網故障檢測模型的構建速度, 提高電網故障檢測的準確性, 提出應用一種改進的粒子群算法來優化RBF神經網絡的相關參數, 進而提高RBF神經網絡的訓練速度, 提升故障檢測的準確率。RBF神經網絡的梯度下降訓練算法存在著收斂速度慢的問題, 選用改進的粒子群算法來提高網絡的訓練速度。通過分析電網故障的特點, 創建電網故障模型, 將故障樣本作為RBF神經網絡的訓練樣本來訓練網絡。經仿真證明, 改進粒子群算法優化的RBF神經網絡對電網故障有更好的檢測效果, 故障檢測準確率更高, 有更好的實用價值。

 
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