一种基于自适应时间窗的电力电子故障预测技术

摘要

本文提出一种基于自适应时间窗的神经网络数据挖掘技术,根据数据的变化速度,自适应调整时间窗口的长度.在时间窗口内采用前向神经网络进行数据挖掘,其学习算法采用基于单个神经元的最小二乘算法.算法中不含有任何矩阵运算,提高了挖掘算法的实时性.通过实验验证了算法的有效性,它尤其适合于在线的挖掘.