摘要
针对目前输电线路覆冰厚度预测模型训练时间长,预测精度效果不佳等问题,引入学习速度快、泛化性能好、调节参数少的极限学习机,提出了基于极限学习机的覆冰预测方法,并把极限学习机同传统的几种神经网络算法进行了预测模型性能对比。实验结果表明,基于极限学习的输电线路覆冰预测方法在精度与时间花销上表现更好。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2016年第17期22-23,共2页
Computer Programming Skills & Maintenance
基金
华北电力大学中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2016 MS151)