基于遗传算法优化的BP神经网络的变压器油中气体预测

摘要

对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修.由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高.本文采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络对变压器油中气体进行预测和分析,结果表明,所采用的方法可有效提高BP神经网络的预测精度.