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基于BP神经网络的接触电阻预测

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接触电阻是反应导体间接触性能的重要参数.根据接触电阻这一特点,本文引入了基于反向传播算法的神经网络模型,并建立了接触电阻与接触压力、接触表面粗糙度的非线性关系.将数据分为训练数据和测试数据,通过训练数据运用反向传播算法来训练神经网络,按照误差梯度下降的方式调整网络的初始权值和阈值.利用测试数据对网络进行测试,所得最大相对误差为4.1％.所得结果表明:利用神经网络模型对接触电阻进行预测是可行的,若能得到足够的训练样本,用神经网络建立的接触电阻模型精确可靠.

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来源
《中国电机工程学会2017年全国电工理论与新技术学术年会》|2017年|1-4|共4页
会议地点武汉
作者
Sun Hai Feng; 孙海峰; Shen Ying; 沈颖; Zhang Yu Qing; 张雨晴;
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作者单位

中国电机工程学会中国电工技术学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电工单位、电工计算;
关键词
接触电阻; 预测方法; BP神经网络; 反向传播算法;

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