神經網絡的同倫算法與電力系統狀態估計

HOMOTOPY METHOD OF NEURAL NETWORK AND POWER SYSTEM STATE ESTIMATION

doi：

摘要：

本文將同倫算法引入到神經網絡的學習訓練中，提高了神經網絡的學習效率；該方法具有穩定性強，收斂性好的優點；用這種神經網絡進行了電力系統的狀態估計，算例表明了該方法的有效性.

Abstract：

Besed on the homotopy method of neural net work, thus is canlearn faster jn lower calculation cost and can imprive generalization ability and learning efficiency for network. The method is robust and has very good convergence property. Application this neural network on power system state estimation,examples demonstrale the effectiveness of the homotopy method.

作者：	祝濱劉耀年祝洪博
Author：
作者單位：	東北電力學院吉林 132012
期 刊：	電力系統及其自動化學報   ISTICPKU
Journal：	PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY OF UNIVERSITIES
年，卷(期)：	2000, 12(1)
分類號：
關鍵詞：	BP神經網絡同倫算法電力系統狀態估計
Keywords：	BP neural network    homotopy algorithm    power system stateestimation
機標分類號：	TP2 TP1
機標關鍵詞：	神經網絡    同倫算法    電力系統    狀態估計    STATE ESTIMATION    POWER SYSTEM    NEURAL NETWORK    homotopy method    generalization ability    網絡的學習    convergence property    learning efficiency    state estimation    neural network    power system    method of    學習效率    方法    穩定性    收斂性
基金項目：