基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法

摘要

本发明是一种基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，包括步骤1获取建立训练样本所需的材料性能参数；步骤2将需要优化的初始权值和初始阈值获得的父代种群中狼位置的取值进行初始化；步骤3：采用灰狼算法优化，不断地对父代种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的代种群中狼最优位置的取值；步骤4：建立BP神经网络，通过将不同结果的BP神经网络进行对比，得出最优模型；步骤5：将灰狼算法提取到的重要信息作为BP神经网络的输入，通过吸合时间和超程时间作为输入量和输出量，建立电磁继电器的寿命预测模型；步骤6：通过计算均方根误差，将实际值与测试值进行对比，清晰地表示预测精度。本发明计算速度快且预测精度高。