【摘 要】
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国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐波影响下的电缆线路普遍是谐波次数多样且各次含有率不定,训练样本的影响因素众多,为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,使用搜索能力更强的CSO算法优化BP神经网络,得到基于CSO-BP神经网络的电缆线路谐波损耗智能评估模型。将该模型的损耗评估值、传统BP模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876040)。
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国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐波影响下的电缆线路普遍是谐波次数多样且各次含有率不定,训练样本的影响因素众多,为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,使用搜索能力更强的CSO算法优化BP神经网络,得到基于CSO-BP神经网络的电缆线路谐波损耗智能评估模型。将该模型的损耗评估值、传统BP模
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