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介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传—粒子群算法(GA-PSO),解释了用于BP神经网络的参数优化过程。阐述了通过转子振动试验台上的仿真将GA-PSO-BP用于发电机组故障诊断的测试,表明GA-PSO-BP在训练速度及诊断准确率等方面优于传统BP及PSO-BP。
基于GA-PSO-BP的发电机组故障诊断
【摘 要】
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介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传—粒子群算法(GA-PSO),解释了用于BP神经网络的参数优化过程。阐述了通过转子振动试验台上的仿真将GA-PSO-BP用于发电
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海电力学院电力与自动化工程学院
【出 处】
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华东电力
【发表日期】
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2012年07期
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61034004);上海市“创新行动计划”部分地方院校能力建设专项项目(10250502000);上海市教育委员会科研创新重点项目(12ZZ177)~~
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