基于模糊神经网络的输电杆塔变形预测方法

摘要

输电杆塔变形过程受地质条件、气象环境等复杂因素影响呈现出典型的非线性和随机性,传统单一预测模型存在预测精度低,噪声鲁棒性差等问题,将模糊理论(Fuzzy Theory, FT)与神经网络(Neural Network, NN)相结合,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)的输电杆塔变形预测方法,该方法充分结合模糊理论的不确定信息处理能力和神经网络的自适应自学习能力,从而达到提升预测性能的目的。基于实际输电杆塔变形数据开展试验,结果表明所提方法相对于单一模糊理论和神经网络模型能够获得更高的预测精度,并且在低信噪比条件下优势更加明显。