【摘 要】
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针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌（Chaos）优化的粒子群（Particle Swarm Optimization）BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算
【机 构】
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山东科技大学,国网山东平度市供电公司
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针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌（Chaos）优化的粒子群（Particle Swarm Optimization）BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算法寻优,得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。利用了混沌算法的遍历性和对初始值敏感的特点,对粒子群算法进行了参数优化,引入了早熟判断机制,并在早熟状态时进行了混沌扰动,使算法后期不易陷入局部最优。通过实例训练与测试表明,CPSO-BP神经网络算法在变压器故障诊断方面有较好的效果
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