基于自适应变异PSO-BP神经网络的电缆群稳态温升预测方法

    公开(公告)号:CN112580855A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011360602.X

    申请日:2020-11-27

    IPC分类号: G06Q10/04 G06N3/08 G06N3/00

    摘要: 本发明涉及一种基于自适应变异PSO‑BP神经网络的电缆群稳态温升预测方法,包括以下步骤:1)构建原始电缆群稳态温升数据集,并进行归一化处理;2)设置输入层、隐含层和输出层节点个数,构建BP神经网络;3)将BP神经网络的阈值和权重作为粒子,并初始化粒子群参数,确定全局最优、个体最优、个体最优适应度值与全局最优适应度值,采用PSO算法训练BP神经网络,最终得到最优的粒子,即最优的BP神经网络的阈值和权重值;4)将待预测的数据输入到BP神经网络中,得到输出的预测值,完成电缆群稳态温升的预测,与现有技术相比,本发明具有快速准确等优点。