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基于改进萤火虫算法优化的电力光纤线路状态预测模型研究

         

摘要

为了提升电力通信系统光纤线路状态预测的准确率,提出一种基于改进萤火虫(FA)算法优化的电力光纤线路状态预测模型(FA-ARIMA-GRU);首先,针对FA寻优过早收敛和寻优精度低等问题,对整体距离进行指数加权平均,设计了迭代衰减步长因子,并且对偏差修正进行考虑,从而改善上述FA所存在的问题;其次,将改进的FA用于ARIMA-GRU光功率预测模型输入参数的优化,从而在一定程度上提升ARIMA-GRU预测模型输入参数的准确性;最终,通过仿真试验对FA-ARIMA-GRU预测模型的效果进行验证,结果表明FA-ARIMA-GRU预测模型具有较优的预测效果,精准预测光功率值,提前掌握电力光纤的线路状态,预知光纤线路故障、有效规避故障和保障电力通信传输通畅不间断。

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