人工智能-基于神经网络的电力变压器故障预测模型研究.pdf
”人工智能-基于神经网络的电力变压“ 的搜索结果
为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险,从评估的准确性和快捷性的角度,提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法.通过分析影响变压器风险水平的风险因素,构建了变压器风险评估的...
基于概率神经网络的变压器故障诊断的研究[J].电气应用, 2006, 25(10):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-9560.2006.10.019.输入层的神经元数量对应于选定特征的数量，输出层的神经元数量则对应于分类任务的类别数。使用训练...
本程序针对的是第24章内容--基于PNN的变压器故障诊断，这是神经网络技术在电力系统故障诊断方面的一个应用方向，通过对变压器运行数据进行训练，实现对数据的分类和预测，用于判断变压器运行状态，代码免费分享给...
MATLAB实现计算机视觉、深度学习实战项目。 项目代码可顺利编译运行~
变压器是电力系统中分布广泛、造价昂贵、结构复杂的电气设备，其在电能传送和电压转换方面承担着至关重要的任务。它的正常运行直接关系到整个电力系统的安全性和稳定性。对于油浸式变压器而言，随着运行的持续，...
人工智能领域的发展已经为我们带来了许多前所未有的机会和挑战。神经网络是其中的重要组成部分，它可以模拟人脑的工作原理，从而实现各种复杂的任务。然而，神经网络的建模和训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和...
人工智能领域的发展已经为我们带来了许多前所未有的机会和挑战。神经网络是其中的重要组成部分，它可以模拟人脑的工作原理，从而实现各种复杂的任务。然而，神经网络的建模和训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和...
人工智能领域的发展已经为我们带来了许多前所未有的机会和挑战。神经网络是其中的重要组成部分，它可以模拟人脑的工作原理，从而实现各种复杂的任务。然而，神经网络的建模和训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和...
电力变压器状态的综合评估对电力系统的安全经济运行具有十分重要的意义，在综合采用专家系统、人工神经网络、智能诊断系统等人工智能方法的基础上，结合现场具体实际，应用模糊处理技术，提出了电力变压器状态综合...
工业生产过程中，对于生产装置的温度、压力、流量、液位等工艺变量常常要求维持在一定的数值上，或按一定的规律变化，以满足生产工艺的要求。PID控制器是根据PID控制原理对整个控制系统进行偏差调节，从而使被控变量...
人工蜂群算法优化门控循环单元ABC-GRU神经网络回归预测（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
变压器运行时产生的声音信号包含了丰富的状态信息，可作为变压器故障诊断的重要依据。...并建立了基于简化版幂律归一化倒谱系数特征的一维双通道卷积神经网络−长短时记忆网络的变压器局部放电故障识别模型。
基于BP神经网络的电力负荷预测是一种常用的短期负荷预测方法。下面是该方法的基本步骤和评估指标：数据准备：收集历史电力负荷数据和相关的影响因素数据（如天气数据、季节等），构建训练集和测试集。通常将数据进行...
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始使用神经网络进行数据分类和预测。而长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在处理时间序列数据和序列分类问题上表现出色。然而，LSTM网络的参数...
也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。可以做分类，可以做预测。将苹果是圆的，甜酸的。将苹果是圆的，甜酸的。这么厚的...
该系统对通信塔的关键节点，通过传感器监控，保障通信塔安全6、海康威视（002415）：安防产业龙头，控股股东为杭州计算机外部设备研究所，52所重点发展数字音视频、数字存储记录、外设加固、税务电子化、智能监控等...
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型AI爱发猫。...
在机器学习和人工智能领域，回归预测是一项重要的任务。回归预测的目标是根据已知的输入数据，预测出相应的输出值。近年来，神经网络在回归预测任务中取得了显著的成果。特别是门控循环单元（GRU）神经网络，因其在...
径向基神经网络（RBF）是一种人工神经网络，它在模式识别、函数逼近和预测等领域有着广泛的应用。然而，传统的RBF神经网络在训练过程中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。为了克服这些问题，研究人员提出了...
SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析...我的毕业论文也是做神经网络预测的，关于这方面的程序或论文都挺多的，上网查一下，然后理解一下基本就可以了，但如果想做的更深的话就要系统的学习。
并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用，对人工智能的应用现状加以分析的基础上，分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述，以促进人工智能与电气自动化的相互...
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，各种新的算法不断涌现，其中基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络Adaboost的数据回归预测算法备受关注。卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是目前深度学习领域...
随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型在各个领域都取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是两种常用的神经网络模型。最近，研究人员将这两种模型结合起来，并引入了SE注意...
其中，基于果蝇优化算法FOA优化BP神经网络的方法在数据分类预测领域中显示出了巨大的潜力和优势。果蝇优化算法是一种基于自然界中果蝇觅食行为的启发式优化算法。它模拟了果蝇在寻找食物时的行为，通过不断地搜索和...
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