SF6气体绝缘变压器

作品数：15被引量：29H指数：4
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基于DEPSO-RBFNN的变压器表面温度预测模型被引量：9
《电工技术学报》2008年第6期37-43,共7页朱承治 郭创新 秦杰 刘兆燕 朱传柏 曹一家 
国家自然科学基金资助项目(50677062)
提出一种基于差异进化算法(DE)和粒子群优化算法(PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,并应用于预测SF6气体绝缘变压器表面温度。该模型用DEPSO算法训练RBFNN隐层中心的数量和位置,并采用递推最...
关键词：SF6气体绝缘变压器 表面温度预测 RBF神经网络 粒子群优化算法 差异进化算法 
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