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J-GLOBAL ID：201702268040569534   整理番号：17A0488707

超高圧送電線の可聴騒音予測法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of prediction method for audible noise of EHV transmission line

著者 (4件)： Li Yongming (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology,Chongqing University) ,  Wang Yuqiang (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology,Chongqing University) ,  Xu Luwen (Chongqing Electric Power Test and Research Institute) ,  Shen Jie (Urban Power Supply Bureau of Chongqing Electric Power Company)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 34  号： 7  ページ： 67-72,76  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 送電線の可聴騒音を研究するために,灰色理論,動径基底関数(RBF)ニューラルネットワーク,灰色RBFニューラルネットワーク,およびウェーブレットニューラルネットワークを含む4つの予測モデルを確立し,それぞれの方法の特性を分析した。各予測モデルは,送電線の可聴騒音に影響する環境,地理的位置,導体,線路構造パラメータなどの14の要因を考慮した。例として,各種方法を用いて送電線の可聴騒音を予測した。灰色理論を用いて予測を行うとき,まず第一に,灰色相関分析を用いて各因子の関連度を計算し,次にグレイ関係度が0.8404より大きい6つの因子を選択してGM(1,7)予測モデルを確立した。計算結果によると,灰色予測の結果は最も悪く,灰色のRBFニューラルネットワークとウェーブレットニューラルネットワークの予測精度は高く,平均相対誤差はそれぞれ2.222%%と2.853%%であり,それらは送電線の可聴騒音を予測するのに使用できる。組合せ予測法の予測精度は単一予測法の精度よりも優れており,組合せの方法は予測の安定性を向上させることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地理学 ,  *送電線 ,  *超高圧送電 ,  *騒音 ,  構造パラメータ ,  動径基底関数 ,  予測モデル ,  *予測技法 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  予測精度 ,  相関分析 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  灰色理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： audible noise ,  transmission lines ,  grey model ,  RBF neural network model ,  grey-neural network model ,  wavelet neural network

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高圧送電線 ,  騒音予測 ,  研究