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Recursive neural networks and its application in forecasting the state of metal oxide arrester

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成果类型:
期刊论文
作者:
Long, Z*
通讯作者:
Long, Z
作者机构:
[Long, Z] Wuhan Polytech Univ, Elect Informat & Engn Dept, Wuhan 430023, Hubei Province, Peoples R China.
通讯机构:
[Long, Z] W
Wuhan Polytech Univ, Elect Informat & Engn Dept, Wuhan 430023, Hubei Province, Peoples R China.
语种:
英文
关键词:
recursive neural network;Metal Oxide Arrester (MOA);forecast
期刊:
DCABES 2004, Proceedings, Vols, 1 and 2
年:
2004
页码:
790-792
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
电气与电子工程学院
摘要:
A method is put forward to forecast the Metal Oxide Arrester's (MOA:s) state based on the recursive neural network. By compared with the real example, it is better than the usual BP algorithm. In order to realize the intellectual diagnosis and forecast of the MOA'...

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