基于神经网络曲线拟合的电晕电流数学模型研究

发布时间：2020-12-05 01:59

　　为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5¹0时,便能对不同类型的电晕电流波形进行高精度拟合,拟合误差量级可达10-4,拟合时间约为2¹0 s,通过提取网络的权值、阈值参数可得到电流的解析表达式。该方法得到的电流表达式具有统一的结构,不依赖于电流波形,可作为电晕电流的通用数学模型。 

【文章来源】：高电压技术. 2015年03期 第1034-1041页 北大核心

【文章页数】：8 页


本文编号：2898657