一种改进的遗传优化神经网络算法及其在电力变压器故障诊断中的应用

作     者：刘颖 严太山 江凌云 周芳 徐君毅 Liu Ying;Yan Tai-shan;Jiang Ling-yun;Zhou Fang;Xu Jun-yi

作者机构：湖南理工学院信息与通信工程学院 湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室 

基　　金：湖南理工学院大学生研究性学习和创新性实验计划项目(2017081号)资助 

出 版 物：《电子技术（上海）》 (Electronic Technology)

年 卷 期：2017年第46卷第10期

页      码：54-56页

摘      要：针对神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人们经验的缺陷,提出一种改进的遗传优化神经网络BP算法(简称IGA-BP算法),算法首先利用改进遗传算法对神经网络结构和所有参数进行全面的进化设计,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优。将IGA-BP算法应用于电力变压器故障诊断之中,实例表明该算法在收敛速度和精度方面均优于传统BP算法,能实现对电力变压器故障的快速、准确的诊断。

主 题 词：神经网络 BP算法 遗传算法 电力变压器 故障诊断 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-0755.2017.10.017

馆 藏 号：203277900...