基于量子行为粒子群优化-人工神经网络的电能质量扰动识别

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：提出一种基于量子行为粒子群优化（quantum-behaved particleswarm optimization，QPSO）的改进算法，用于优化人工神经网络（artificial neural network,ANN），实现电能质量（power quality,PQ）扰动识别。采用2个神经子网络，分别用于事件型和变化型PQ扰动识别。PQ扰动信号的特征量通过信号的投影分析、动态测度计算、分形技术获取，作为2个子网络的输入量。。改进的QPSO算法主要增加了学习因子、粒子聚集度和进化速度等参数，改进了QPSO算法的参数迭代更新过程，从而优化了神经子网络的训练结果。6种典型现场采集的PQ扰动数据识别结果表明，与加入动量因子的前馈式神经网络的训练方法相比，该算法具有更好的收敛性和稳定性。http://www.cqvip.com//QK/90021X/200810/26937028.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：人工神经网络 人工神经 神经网络 神经网 粒子群 电能质量 量子行为粒子群优化 人工神经网络 神经网络训练