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《电力自动化设备》 2019年05期
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基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型

刘渝根  陈超  
【摘要】:为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。

【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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3 杨滔;接地网腐蚀状态检测及其寿命预测[D];湖南大学;2011年
【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 刘南南;基于电磁耦合原理的接地网拓扑结构识别方法[D];吉林大学;2018年
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10 郭世波;内蒙古包头东河110kV变电站状态检修改造方案[D];天津大学;2017年
【二级参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 商潇潇;基于神经网络的大气细颗粒物软测量研究[D];华北电力大学;2014年
2 马文婧;接地网腐蚀的诊断方法研究[D];东北电力大学;2013年
3 杨滔;接地网腐蚀状态检测及其寿命预测[D];湖南大学;2011年
4 刘艳华;基于遗传神经网络的西安市采暖季PM_(10)污染浓度预报研究[D];西安建筑科技大学;2009年
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【相似文献】
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3 刘南南;基于电磁耦合原理的接地网拓扑结构识别方法[D];吉林大学;2018年
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6 王震;基于雷达极化的电力接地网状态检测方法研究[D];华北电力大学(北京);2018年
7 王永安;基于PCB空心线圈传感器的接地网导体位置磁场法检测[D];重庆大学;2018年
8 鲜呈晨;高频电流下接地装置近区地面电位计算方法及其分布规律研究[D];重庆大学;2018年
9 宋思语;接地网拓扑结构的小波边缘检测方法研究[D];重庆大学;2018年
10 黄嘉宇;高压隔离开关操作引起的接地网电位差干扰信号滤波算法研究[D];东南大学;2018年
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