基于改进PSO - BP 混合算法的电力变压器故障诊断
将改进的粒子群优化( PSO)算法与误差反向传播( BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的 PSO算法中, 惯性权重从最大到最小线性减小, 以平衡局部和全局搜索能力, 并将类似 “选择” 的概念引入 PSO算法, 使该算法更好地协调全局和局部搜索能力, 有利于更快寻找到全局最优点。该算法有效地解决了常规 BP 算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、 易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。将该算法应用于变压器故障诊断, 仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度, 满足电力变压器故障诊断的要求。
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