基于三种神经网络的覆冰输电导线气动力系数预测研究

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基于三种神经网络的覆冰输电导线气动力系数预测研究

更新时间：2025-11-05

- 基于三种神经网络的覆冰输电导线气动力系数预测研究
- Issue 1, Pages: 1-9+16(2025)
- 作者机构：
  
  1. 四川大学破坏力学与工程防灾减灾四川省重点实验室
  2. 成都大学建筑与土木工程学院
  3. 成都大学机械工程学院
  4. 中山大学中法核工程与技术学院
  5. 国网四川综合能源服务有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM75;TP183
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (1): 1-9+16.
DOI：

[J]. 2025, (1): 1-9+16. DOI：

摘要

为了对覆冰输电导线气动力系数进行精确预测，基于风洞试验获取了覆冰导线气动力系数，利用SVR(support vectorregression

SVR)、BP(backpropagation

BP)和RBF(radial basis function

RBF) 3种神经网络方法开展了机器学习预测。比较了SVR、BP和RBF神经网络在覆冰输电导线气动力系数预测中的效果。通过对数据集的训练和测试，结果表明：SVR、BP和RBF神经网络均能有效预测气动力系数的数值变化，但RBF神经网络在不同冰厚和风速下的整体预测效果优于SVR和BP神经网络。多组数据的预测实验进一步验证了RBF神经网络模型具有较强的适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为覆冰导线气动力系数预测的有力工具，能有效进行气动力系数预测。

Abstract

关键词

Keywords

references

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