基于GA优化串行式BP网络的电缆接头导线温度预测

摘要

本发明提供了一种基于GA优化串行式BP网络的电缆接头导线温度预测方法，包括如下步骤：相关数据的选取及归一化处理；训练模型的建立；利用训练好的模型进行预测。本发明的创新之处在于建模过程中串行式地建立了两个BP神经网络，对反映因子数据和预测结果分别进行训练学习，其中网络1的输出向量即反映因子数据预测结果作为网络2的输入向量，并用遗传算法对两个网络的权值和阈值均进行优化，以使在无反映因子数据的情况下，仍可较为精准地预测出该组目标值，即该预测模型使用网络1训练反映因子数据得对应时刻温度值，继而由网络2训练连续三个时刻的反映因子数据预测结果得第四个时刻温度值，整个求解第四个时刻温度值的过程不需要该时刻反映因子数据。该模型既具有BP神经网络强大的学习能力，又结合了遗传算法优良的全局搜索能力，同时两个BP神经网络的串行式融合也使得该模型的预测性能更为优异。