摘要
提出了一种用于变压器油酸值多频超声波检测的人工蜂群算法(ABC)优化反向传播神经网络(BPNN)的方法。通过多频超声波检测变压器油后得到的242维超声波数据作为BPNN的输入,基于指示剂法测定的变压器油酸值作为BPNN输出,并通过ABC算法寻求BPNN模型的最优参数,最终建立ABC—BPNN变压器油酸值预测模型。相比于BPNN标准模型,使用ABC—BPNN预测模型得到的酸值预测准确度更高,测量误差更小。
出处
《电气应用》
2018年第6期46-50,共5页
Electrotechnical Application
基金
基于多频超声波和人工神经网络技术对变压器状态检测的高级应用项目(GZ2014-004)