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基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断
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作者 孔汉辉 《山西电子技术》 2024年第5期36-39,共4页
为了提高电力通信网故障诊断结果的准确性,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断方法。采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BPNN故障诊断模型,利用电力通信网测试系统产生的样本数据进行仿真分析,并与其他方... 为了提高电力通信网故障诊断结果的准确性,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断方法。采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BPNN故障诊断模型,利用电力通信网测试系统产生的样本数据进行仿真分析,并与其他方法对比,结果表明,本文所提PSO-BPNN模型在诊断过程中只出现了2次误诊断,诊断结果的正确率高达97.22%,诊断效果更好,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 电力通信网 故障诊断 粒子群优化算法 BP神经网络
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