【摘 要】
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为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响
【机 构】
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重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆市电力科学试验研究院,重庆市电力公司市区供电局
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为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14个因素。结合实例,利用各种方法对输电线可听噪声进行了预测。利用灰色理论进行预测时,首先通过灰色关联分析计算了每个因素的关联度,然后选择灰关联度大于0.8404的6个因素建立了GM(1,7)预测模型。通过计算分析,灰色预测的结果最差,嵌入型灰色RBF神经网络和小波神经网络的预测精度较高,其平均相对误差分别为2.222%和2.853%,因此它们可以用来预测输电线的可听噪声。组合预测方法的预测精度比单一预测方法的精度好,并且组合的方法可以提高预测的稳定性。
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