基于BAS-BP模型的电缆阻水性评估研究

发布时间：2021-02-01 23:10

　　为准确评估电缆绝缘性能,提出一种基于BAS-BP神经网络的电缆阻水性评估模型。该模型针对不同型号电缆进行浸水试验,选取不同时间测得的各项数据作为评估指标,利用KPCA数据处理后输入模型进行评估,并与BP、GA-BP和PSO-BP三种模型进行对比分析,证明天牛须搜索算法优化BP神经网络对于评估电缆阻水性准确有效。 

【文章来源】：湖北工业大学学报. 2019,34(04)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 电缆阻水性评估体系
    1.1 指标选取
    1.2 核主成分分析数据处理
2 BAS-BP评估模型的建立
    2.1 天牛须搜索算法
    2.2 基于BAS-BP的电缆阻水性能评估模型
3 试验分析
    3.1 试验过程
    3.2 BAS-BP评估模型分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GA优化BP神经网络的微电网蓄电池健康状态评估[J]. 邓伟锋,李振璧.  电测与仪表. 2018(21)
[2]一类带学习与竞技策略的混沌天牛群搜索算法[J]. 赵玉强,钱谦.  通信技术. 2018(11)
[3]基于核主成分分析与改进神经网络的电力负荷中期预测模型[J]. 孙新程,孔建寿,刘钊.  南京理工大学学报. 2018(03)
[4]不同接地方式电缆型配电网单相接地故障下的可靠性评估[J]. 徐玉琴,杨浩,李鹏.  电力系统保护与控制. 2018(13)
[5]基于BAS-BP模型的风暴潮灾害损失预测[J]. 王甜甜,刘强.  海洋环境科学. 2018(03)
[6]全尺寸空间电荷测量在水中老化电缆状态评估中的应用[J]. 钱恺羽,张昱,刘德远,吴建东,尹毅.  高电压技术. 2018(05)
[7]基于超低频介损检测的电缆绝缘性能评估与影响因素分析[J]. 任志刚,李伟,周峰,刘守全,车瑶,李明春,姒天军,王羽.  绝缘材料. 2018(04)
[8]基于OWA-BP神经网络的公路隧道施工风险评估[J]. 平自要,李玉梅.  筑路机械与施工机械化. 2018(04)
[9]XLPE水树老化电缆介电响应下非线性研究[J]. 张福忠,周凯,谢敏,赵世林,黄明,何珉.  绝缘材料. 2018(02)
[10]基于APSO-BP神经网络的无人机空地作战效能评估研究[J]. 陈侠,胡乃宽.  飞行力学. 2018(01)



本文编号：3013596