Isolating switch temperature prediction based on linear neural network

机译：基于线性神经网络的隔离开关温度预测

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In order to accurately predict the working temperature of isolation switch contact, the 110kV isolation switch for substation in Wufeng country of Zhaotong City, Yunnan province is regarded as the research object. The working temperature of isolation switch contact for passive wireless sensor acquisition is regarded as measured value, using linear neural network and BP neural network to respectively predict the temperature of isolation switch. By comparing measured value with the predicted value, the result shows that the predicted value of the linear neural network is better consistent with measured value.

机译：为了准确预测隔离开关触点的工作温度，云南省武诚市武峰国家的210kV隔离开关被视为研究对象。用于被动无线传感器采集的隔离开关接触的工作温度被认为是测量值，使用线性神经网络和BP神经网络分别预测隔离开关的温度。通过将测量值与预测值进行比较，结果表明线性神经网络的预测值与测量值更好。

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来源
《Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation》|2017年|638p|共3页
会议地点
作者
Jun Li; Jiangwen Xiao; Yuling Hu; Chenglong Sun;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP2-53;
关键词
Switches; Temperature measurement; Temperature sensors; Biological neural networks; Contacts; Monitoring;

机译：开关;温度测量;温度传感器;生物神经网络;联系人;监测;

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