基于改进型小波神经网络的谐波检测方法.pdf

"基于改进型小波神经网络的谐波检测方法" 本文提出了一种基于改进型小波神经网络的谐波检测方法，旨在解决电力系统中谐波污染的问题。该方法首先使用小波神经网络（Wave Neural Network，WNN）算法来检测谐波，并提出了网络初始参数自相关修正的优化方法，以提高网络的性能。运用附加动量项的训练算法平滑了权值学习路径，有效避免了网络训练陷入局部最小，提高了谐波检测精度。 小波神经网络（WNN）是一种基于小波分析的神经网络模型，具有很强的信号处理能力和非线性映射能力。该方法通过小波变换将谐波信号转换为小波域， 然后使用小波神经网络对谐波信号进行检测和识别。 在小波神经网络的训练过程中，初始值的设置非常重要。传统的小波神经网络算法中，初始值的设置往往会导致网络收敛慢甚至不收敛的问题。为了解决这个问题，本文提出了网络初始参数自相关修正的优化方法，该方法可以根据小波神经网络的结构和参数自动调整初始值，从而提高网络的性能。 此外，本文还使用了附加动量项的训练算法来平滑权值学习路径，避免了网络训练陷入局部最小，提高了谐波检测精度。该方法通过引入动量项来调整权值的更新规则，使得权值更新更加平滑，避免了权值的剧烈变化。 通过与其他检测方法的仿真对比，证明了所述方法具有收敛速度快、检测精度高的优点。该方法可以广泛应用于电力系统中的谐波检测，提高电力系统的安全性和可靠性。 神经网络是一个强大的机器学习工具，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。小波神经网络作为神经网络的一种，具有很强的信号处理能力和非线性映射能力，广泛应用于信号处理和检测领域。 在谐波检测领域，神经网络已经显示出很强的应用前景。该方法可以快速、准确地检测谐波，提高电力系统的安全性和可靠性。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个非常重要的研究方向，需要进一步的研究和探索。 本文提出了一种基于改进型小波神经网络的谐波检测方法，具有收敛速度快、检测精度高的优点，能够广泛应用于电力系统中的谐波检测，提高电力系统的安全性和可靠性。