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基于小波神经网络的绝缘子漏电量预测方法 被引量:3

Predicting Creepage Quantity of Insulator Based on Wavelet Neural Network
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摘要 针对绝缘子漏电量的大惯性、非线性等特点,提出了基于小波神经网络的预测模型,分析了网络的拓扑结构,给出了网络学习方法,并通过实例证明该方法的有效性。 Aiming at inertia and nonlinearity of creepage quantity of insulator,a predicted model was put forward based on wavelet neural network.Topological structure of network was analyzed.Learning method was proposed.Experimental results show that the new algorithm is effective in predicting creepage quantity of insulator.
出处 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期74-75,共2页 Chinese Journal of Scientific Instrument
基金 浙江省基金(Y104107)资助项目
关键词 小波神经网络 BP算法 漏电量预测 Wavelet neural network BP algorithm Prediction for creepage quantity
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[1]Zhang Qinghua,Benveniste A. Wavelet networks. IEEE Trans on Nerual Networks, 1992,3 (6): 889~ 898.
  • 2[2]Szu H,et al. Neural network adaptive wavelets for signal representation and classification. Optical Engineering,1992,31 (9): 1907~1916.
  • 3[3]Judistky A,Hjalmarson H,Benveniste A,et al. Nonlinear blankbox modeling in system identification: A unified overview [J]. Automatica, 1995,31 (12): 1691~ 1724.

同被引文献29

引证文献3

二级引证文献9

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