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基于深度信念网络的短期负荷预测方法 被引量:174
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作者 孔祥玉 郑锋 +2 位作者 鄂志君 曹旌 王鑫 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期133-139,共7页
电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐... 电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐层预训练和微调,以及模型的应用等步骤。在模型参数预训练过程中,采用高斯—伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)作为堆叠组成深度信念网络的第1个模块,使其能够更有效地处理对负荷有影响的多类型实值输入数据;并采用无监督训练和有监督训练相结合的部分有监督训练算法进行预训练;利用列文伯格—马夸尔特(LM)优化算法微调预训练阶段得到的网络参数,使其更快收敛于最优解。最后,以实际负荷数据进行算例分析,结果表明,在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 列文伯格—马夸尔特算法
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基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:63
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作者 项文强 张华 +1 位作者 王姮 解兴哲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期100-103,111,共5页
针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训... 针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 展开更多
关键词 L-M算法 BP网络 变压器 故障诊断
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基于BP神经网络的微量药品动态称重系统非线性补偿 被引量:45
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作者 庄育锋 胡晓瑾 翟宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1914-1920,共7页
针对微量药品动态称重系统中电阻应变式称重传感器的输出电压与药品单元质量之间的非线性关系问题,提出了基于BP神经网络的非线性补偿方案。基于L-M算法建立了BP神经网络模型,实现了电阻应变式称重传感器的输入与输出非线性补偿校正,并... 针对微量药品动态称重系统中电阻应变式称重传感器的输出电压与药品单元质量之间的非线性关系问题,提出了基于BP神经网络的非线性补偿方案。基于L-M算法建立了BP神经网络模型,实现了电阻应变式称重传感器的输入与输出非线性补偿校正,并与bfgs拟牛顿算法、Scaled共轭梯度算法所建立的BP神经网络模型对比,重点比较了模型预测输出、误差性能分析、回归分析。仿真实验结果表明:基于L-M算法建立的BP神经网络模型,在收敛速度、误差性能方面具有更高效的表现,有利于微量药品动态称重系统中称重传感器的非线性特性的有效校正。 展开更多
关键词 微量 药品称重 动态 BP神经网络 levenberg-marquardt算法 拟牛顿算法 Scaled共轭梯度算法 误差性能分析
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神经网络中LMBP算法收敛速度改进的研究 被引量:29
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作者 李炯城 黄汉雄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期46-49,95,共5页
文章对标准BP算法收敛慢的问题进行了分析,并针对其目前最快的改进版本Levenberg-MarquardtBP(LMBP)进行了深入研究,发现其中涉及的矩阵[JTJ+μkI]求逆是其收敛速度的瓶颈。通过使用LU分解法去除耗时的矩阵求逆运算,极大地减少了LMBP的... 文章对标准BP算法收敛慢的问题进行了分析,并针对其目前最快的改进版本Levenberg-MarquardtBP(LMBP)进行了深入研究,发现其中涉及的矩阵[JTJ+μkI]求逆是其收敛速度的瓶颈。通过使用LU分解法去除耗时的矩阵求逆运算,极大地减少了LMBP的计算量。此外,简化求增广MarquardtSensitivity矩阵的步骤,也在一定程度上减少了LMBP的计算量。笔者用MicrosoftVisualC++6编程实现了改进后的LMBP算法,发现对这两方面的改进,大大提高了收敛速度。文章对Matlab的基于最速下降的BP算法(Traingdx)、Matlab改进的LMBP算法(Trainlm)、LMBP和作者改进的LMBP(ILMBP)进行了大量的试验。结果发现,ILMBP的平均收敛速度比LMBP快约23倍,比Trainlm算法快约9倍。 展开更多
关键词 BP算法 levenberg-marquardt算法 LU分解
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航天器交会对接位姿视觉测量迭代算法 被引量:28
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作者 曹喜滨 张世杰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1123-1126,共4页
针对航天器交会对接过程中利用单目视觉进行相对位姿参数确定问题,利利用由目标航天器上4个非共面设置的特征光标点和追踪航天器上单个CCD相机组成的交会对接航天器单目视觉测量系统,推导了交会对接航天器间相对位姿参数测量的迭代算法... 针对航天器交会对接过程中利用单目视觉进行相对位姿参数确定问题,利利用由目标航天器上4个非共面设置的特征光标点和追踪航天器上单个CCD相机组成的交会对接航天器单目视觉测量系统,推导了交会对接航天器间相对位姿参数测量的迭代算法.将相对位姿参数求解问题转化为非线性优化问题,在目标航天器像平面空间内推导优化目标函数,利用Levenberg-M arquardt算法求解该非线性优化问题,并选择一解析算法以快速求解迭代初值.仿真结果表明算法的有效性和可靠性,能够满足交会对接航天器测量精度要求. 展开更多
关键词 航天器 相对位姿 单目视觉 levenberg-marquardt算法
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量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用 被引量:33
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作者 高骏 何俊佳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第30期121-127,共7页
常规的神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢、泛化能力差的问题。为了解决这些问题,使用量子遗传算法来获得神经网络初始变量。由于其具有量子态和量子门操作,可有效提高寻优的性能,大大提高初始值的质量,为后续算法逼近全局最... 常规的神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢、泛化能力差的问题。为了解决这些问题,使用量子遗传算法来获得神经网络初始变量。由于其具有量子态和量子门操作,可有效提高寻优的性能,大大提高初始值的质量,为后续算法逼近全局最优奠定基础。在用该算法获得网络可变参数初值后,选择计算速度快的Levenberg-Marquardt算法对多层前馈神经网络的权值和阈值进行优化得到最优解,很好地解决了网络训练易收敛于局部极小点的问题。根据气体浓度和产气速率判断变压器是否故障,将无故障和有故障情况分别用各自的神经网络进行评估/诊断,分别给出变压器的健康水平和故障类型,有效减少了网络的复杂性,提高了训练和应用效果。将提出的方法应用于现场变压器的油中溶解气体分析,评估/诊断准确性达95%以上。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 量子算法 遗传算法 人工神经网络 levenberg-marquardt算法
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基于改进模糊神经网络的软测量建模方法 被引量:17
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作者 刘瑞兰 苏宏业 褚健 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2003年第4期367-370,共4页
提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法,采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算;在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练,另一部分采用一阶梯度下降法。最后用该建模方法建立了聚合反... 提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法,采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算;在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练,另一部分采用一阶梯度下降法。最后用该建模方法建立了聚合反应中熔融指数的软测量模型,并与一般的模糊神经网络软测量模型进行比较。结果表明改进的模糊神经网络对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性,同时还能达到指定的预测精度,很适合工程应用。 展开更多
关键词 模糊神经网络 软测量 建模 隶属度函数
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基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究 被引量:32
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作者 王轶夫 孙玉军 郭孝玉 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期17-21,共5页
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出... 以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3)模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。 展开更多
关键词 BP神经网络 立木生物量模型 levenberg-marquardt算法 马尾松
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拟合方法用于硅橡胶静态接触角的测量 被引量:28
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作者 徐志钮 律方成 +3 位作者 赵鹏 梁英 王俊杰 李和明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2475-2480,共6页
准确获得水珠的静态接触角对高温硫化硅橡胶及室温硫化硅橡胶憎水性规律的研究具有重要意义。在手动获得水珠边缘点的基础上,根据水珠在含水量足够小时其所得图像的水珠边缘呈圆形这一规律,运用最小二乘算法拟合水珠边缘。使用了Levenbe... 准确获得水珠的静态接触角对高温硫化硅橡胶及室温硫化硅橡胶憎水性规律的研究具有重要意义。在手动获得水珠边缘点的基础上,根据水珠在含水量足够小时其所得图像的水珠边缘呈圆形这一规律,运用最小二乘算法拟合水珠边缘。使用了Levenberg-Marquardt算法计算最小二乘拟合,介绍了其原理,理论上推导了拟合使用到的公式,编程实现了相关程序。对拟合所得的圆采用切线的原理,计算得到左右两侧的静态接触角,将它们平均即得该水珠的静态接触角。针对仿真水珠图像和真实水珠图像,分别使用量角器法和基于拟合的方法经过多人多次使用,结果表明,拟合方法能有效减少量角器方法测量结果受主观因素的影响,在较大程度上提高静态接触角测量的精确度,对硅橡胶材料憎水性的准确研究有一定意义。 展开更多
关键词 硅橡胶 憎水性 静态接触角 拟合 levenberg-marquardt算法 量角器法
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LM算法求解大残差非线性最小二乘问题研究 被引量:30
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作者 祝强 李少康 徐臻 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第3期12-16,共5页
针对传统LM算法求解大残差非线性最小二乘问题时存在算法失效的现象,分析Hessian矩阵与其近似矩阵的相似度对LM算法有效性的影响,提出一种依据残差变化方向搜索信赖域区间的自寻优LM算法。优化阻尼系数的更新算法,引入大残差引起的局部... 针对传统LM算法求解大残差非线性最小二乘问题时存在算法失效的现象,分析Hessian矩阵与其近似矩阵的相似度对LM算法有效性的影响,提出一种依据残差变化方向搜索信赖域区间的自寻优LM算法。优化阻尼系数的更新算法,引入大残差引起的局部不收敛判断条件,以最速下降法结束当前迭代。迭代过程均以目标函数值的减小作为接受条件,算法稳定可靠。圆拟合测试结果证明:自寻优LM算法对待求参数初始值的选取不敏感,在15°夹角短圆弧、大残差等极端条件下仍可获得较快的收敛速度和良好拟合效果。自寻优LM算法具有较强的鲁棒性和稳定性,性能明显优于传统LM算法。 展开更多
关键词 LM算法 高斯牛顿法 最小二乘 残差
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基于混合遗传算法估计van Genuchten方程参数 被引量:27
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作者 郭向红 孙西欢 马娟娟 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期677-682,共6页
van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度。该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了... van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度。该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验。结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值。因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法。 展开更多
关键词 土壤水分特征曲线 VAN Genuchten方程 混合遗传算法 levenberg-marquardt算法
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基于模拟退火与Levenberg-Marquardt混合算法的Energetic磁滞模型参数提取 被引量:26
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作者 刘任 李琳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期875-884,966,共11页
利用Energetic磁滞模型进行磁滞特性模拟的首要任务在于模型参数的精确快速辨识。该文针对现有Energetic磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)算法与Levenberg-Marqua... 利用Energetic磁滞模型进行磁滞特性模拟的首要任务在于模型参数的精确快速辨识。该文针对现有Energetic磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)算法与Levenberg-Marquardt(L-M)混合算法的Energetic模型参数提取方法,其综合SA算法全局搜索能力强,以及L-M算法局部收敛速度快的优点。在混合算法迭代初期,采用SA算法快速锁定全局最优解所在区域;而后,根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前最优解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取Energetic模型参数出现的病态矩阵问题,该文将该模型参数的灵敏度函数矩阵进行归一化处理,从而推导出适用于Energetic模型参数快速提取的归一化L-M算法。归一化L-M算法在接收到SA算法提供的最优解后,将其作为初始值,快速收敛于全局最优解。仿真及实验结果表明,该文所提混合算法同时具有收敛速度快、提取精度高的优异性能,可实现Energetic模型参数的准确快速辨识。 展开更多
关键词 Energetic磁滞模型 参数提取 模拟退火算法 levenberg-marquardt算法
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基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼接 被引量:23
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作者 伏燕军 杨坤涛 +1 位作者 邹文栋 何兴道 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期46-48,共3页
Levenberg-Marquardt(简称LM)算法是高斯一牛顿法和梯度下降法的结合,既有高斯牛顿法的快速收敛性,也有梯度下降法的全局搜索特性。将LM算法应用于图像拼接过程中变换矩阵的参数自动优化中,通过对多个对应点的自动优化后,可以较快得到... Levenberg-Marquardt(简称LM)算法是高斯一牛顿法和梯度下降法的结合,既有高斯牛顿法的快速收敛性,也有梯度下降法的全局搜索特性。将LM算法应用于图像拼接过程中变换矩阵的参数自动优化中,通过对多个对应点的自动优化后,可以较快得到变换矩阵,从而实现图像拼接。在LM算法中,以对应点距离的平方和作为目标函数,给出此方法详细的实现过程与结果。与以灰度差平方和为目标函数相比,避免了提前采用插值算法,从而求得的M变换矩阵更精确。结果表明,该方法实现图像拼接的精度高,速度快。 展开更多
关键词 图像拼接 levenberg-marquardt算法 参数优化 变换矩阵 插值
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牛顿法与Levenberg-Marquardt算法的比较及在介损角测量中的应用 被引量:16
14
作者 徐志钮 冯国义 +1 位作者 律方成 赵丽娟 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第1期15-19,共5页
首先分析了牛顿法和Levenberg-Marquardt算法的原理,给出了它们在介损角测量中的计算公式和计算步骤。仿真信号的计算结果表明,电压和电流信号都能准确获得时这两种算法均能有效计算介损角,但Levenberg-Marquardt算法具有更好的性能。
关键词 介损角 高阶正弦拟合算法 牛顿法 levenberg-marquardt算法
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基于Levenberg-Marquardt算法的桥梁结构静力参数识别 被引量:19
15
作者 谭冬莲 肖汝诚 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期56-59,共4页
为了提高桥梁结构状态评估中结构参数识别的精度和稳定性,克服Gauss-Newton法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻的缺点,利用Levenberg-Marquardt法,通过在Gauss-Newton法的迭代矩阵中添加阻尼项,对迭代矩阵加以修正,... 为了提高桥梁结构状态评估中结构参数识别的精度和稳定性,克服Gauss-Newton法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻的缺点,利用Levenberg-Marquardt法,通过在Gauss-Newton法的迭代矩阵中添加阻尼项,对迭代矩阵加以修正,通过Matlab自编程序实现对实际结构参数的优化求解。对一连续梁的数值模拟计算表明,在Gauss-Newton法迭代发散的情况下,Levenberg-Marquardt法的识别结果相对误差在10%左右,Levenberg-Marquardt法基本能实现对真实结构参数的识别,为结构进一步的状态评估提供了结构模型最基本的量化信息。 展开更多
关键词 桥梁工程 桥梁结构 参数识别 levenbergmarquardt算法 静态应变 静态位移
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基于改进共轭梯度法的前馈网络快速监督学习算法 被引量:7
16
作者 杨斌 聂在平 +1 位作者 夏耀先 蒋荣生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1845-1847,共3页
为了提高多层前馈神经网络的权参数的学习效率,通过引入改进的求解大规模线性方程组的共轭梯度法,提出一种新的基于LM的前馈网络学习算法.该算法不仅具有LM优化学习方法的快速收敛特性,而且降低了LM法的计算复杂度,可获得比其它标准算... 为了提高多层前馈神经网络的权参数的学习效率,通过引入改进的求解大规模线性方程组的共轭梯度法,提出一种新的基于LM的前馈网络学习算法.该算法不仅具有LM优化学习方法的快速收敛特性,而且降低了LM法的计算复杂度,可获得比其它标准算法更好的学习精度和推广预测能力.文中通过仿真结果证明了新算法在函数逼近和时间序列预测等问题环境下的有效性. 展开更多
关键词 共轭梯度法 前馈网络 快速监督学习算法 神经网络 levenberg-marquardt算法
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一种新的快速BP神经网络算法——QLMBP 被引量:14
17
作者 李炯城 黄汉雄 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期49-54,共6页
对反向传播(BP)算法中收敛速度最快的改进版本Levenberg-Marquardt BP(LMBP)进行了研究,找出了收敛速度的瓶颈:迭代控制参数的初始化会严重地影响到算法的迭代次数;涉及的矩阵求逆是每次迭代中最耗时的计算;如果每次迭代中的误差平方和... 对反向传播(BP)算法中收敛速度最快的改进版本Levenberg-Marquardt BP(LMBP)进行了研究,找出了收敛速度的瓶颈:迭代控制参数的初始化会严重地影响到算法的迭代次数;涉及的矩阵求逆是每次迭代中最耗时的计算;如果每次迭代中的误差平方和没有变小,该次迭代可能需要很长时间.本文通过上下三角(LU)分解去除耗时的矩阵求逆,并采取一维搜索来加速目标函数值的下降,使得LMBP不再依赖于迭代控制参数,从而提出了一种快速神经网络算法QLMBP.QLMBP算法的收敛速度比LMBP算法快100倍左右. 展开更多
关键词 BP算法 levenberg-marquardt算法 上下三角(LU)分解 marquardt灵敏度矩阵
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基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用 被引量:16
18
作者 柳青 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期108-114,共7页
将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得... 将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 AHP 供应链合作伙伴选择 BP神经网络 L—M算法
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基于BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:20
19
作者 王晓霞 王涛 《华东电力》 北大核心 2008年第2期112-116,共5页
针对变压器故障诊断的特点,提出了一种基于BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。采用稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法训练多层前向人工神经网络,克服了标准BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;在隐含层节点数的选取上,采用... 针对变压器故障诊断的特点,提出了一种基于BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。采用稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法训练多层前向人工神经网络,克服了标准BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;在隐含层节点数的选取上,采用简单实用的黄金分割优选法,可以节省成本,提高搜索效率。仿真结果表明,该方法具有运算速度快和拟合精度高等优点,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多
关键词 BP算法 levenberg-marquardt算法 神经网络 故障诊断 变压器
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雷电流幅值累积概率分布曲线拟合方法 被引量:22
20
作者 赵淳 雷梦飞 +3 位作者 王剑 姜文东 陈家宏 王佩 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1598-1604,共7页
为从雷电流幅值累积概率分布的统计散点中准确获得分布公式的参数,以残差平方和作为拟合结果优劣的衡量标准,提出了3种雷电流幅值累积概率分布曲线的拟合方法,即"中值电流"法、线性变换法和Levenberg-Marquardt法,前两者计算过程简单... 为从雷电流幅值累积概率分布的统计散点中准确获得分布公式的参数,以残差平方和作为拟合结果优劣的衡量标准,提出了3种雷电流幅值累积概率分布曲线的拟合方法,即"中值电流"法、线性变换法和Levenberg-Marquardt法,前两者计算过程简单易于实现,后者鲁棒性强,计算开销也最大。计算实例表明:Levenberg-Marquardt法的拟合残差平方和最小,拟合曲线最贴近统计散点,"中值电流"法次之,线性变换法的拟合残差平方和较前两者高出1-2个数量级;Levenberg-Marquardt法迭代步数依赖于给定的初值,采用IEEE的推荐参数作初值,经过4-6轮迭代即可得到终值;将"中值电流"法的拟合结果作为初始值代入Levenberg-Marquardt法中,形成混合拟合方法,可加速迭代过程,保持拟合效果不变的前提下减少约26%的运算时间。综上,建议使用"中值电流"法与Levenberg-Marquardt法相结合的混合方法进行拟合。 展开更多
关键词 雷电流幅值 累积概率分布 曲线拟合 非线性最小二乘法 列文博格–马夸尔特算法 中值电流
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