基于GA优化BP神经网络变压器故障诊断的研究

BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来,由GA寻找最优的BP神经网络权值与相应节点的阈值。仿真结果表明:此方法既能快速收敛,又能大大提高避免陷入局部极小的能力,改善了故障诊断的精度和速度。