检 索
学术期刊
切换导航
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
我要投稿
查看投稿进度
学术期刊
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
在线客服
客服电话:
400-188-5008
客服邮箱:
service@ccnpub.com
投诉举报:
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享
请选择
目标期刊
首页
期刊
文章
小波神经网络在反窃电系统中的应用研究
下载:
364
浏览:
3881
麻强 王雅煊 由一辰
《国际科技论坛》
2021年3期
摘要:
随着我国经济在快速发展,社会在不断进步,电力行业在我国发展十分迅速,基于我国电力系统自动化水平较低,难以实现对窃电行为的精确跟踪和反馈,将小波神经网络与反窃电评价指标体系结合构建了窃电系统神经网络模型。模型采用典型的输入、隐含、输出三层网络结构,确定各层节点数分别为8个、7个、1个,为满足窃电信息追踪的非线性映射关系,采用连续可微的Sigmoid函数作为隐层节点激活函数,采用线性型激活函数作为输出层激活函数。通过选取某一用户一定时间段的用电信息进行仿真分析,结果表明:建立的窃电网络模型获得的窃电嫌疑系数与实际情况基本一致,输入和输出关系正确,能够对窃电情况进行有效评价。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服::
点击联系客服
联系电话::
400-188-5008
客服邮箱::
service@ccnpub.com
投诉举报::
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享