【摘 要】
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本文以甘肃省多条330kV超高压输电线路可听噪声的实测数据为样本，研究基于BP神经网络的可听噪声预测的方法。将单回路三角型线路结构的可听噪声数据整理分析建立数据样本。选择影响可听噪声值的14个因素作为输入，可听噪声值作为输出建立3层结构的BP神经网络预测模型，用数据样本训练和验证预测模型。结果表明，基于BP神经网络的可听噪声预测方法能够较精确的对输入样本进行预测。它是一种新的、简单有效的超高压输电
【机 构】
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甘肃电力科学研究院 甘肃 兰州 730050 兰州理工大学 计算机与通信学院 甘肃 兰州 7300
【出 处】
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甘肃省电机工程学会2010年学术年会
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本文以甘肃省多条330kV超高压输电线路可听噪声的实测数据为样本，研究基于BP神经网络的可听噪声预测的方法。将单回路三角型线路结构的可听噪声数据整理分析建立数据样本。选择影响可听噪声值的14个因素作为输入，可听噪声值作为输出建立3层结构的BP神经网络预测模型，用数据样本训练和验证预测模型。结果表明，基于BP神经网络的可听噪声预测方法能够较精确的对输入样本进行预测。它是一种新的、简单有效的超高压输电线路可听噪声预测方法。
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