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基于蛇算法优化的改进RBF神经网络的航天电磁继电器贮存寿命预测方法-电器与能效管理技术2024年03期

基于蛇算法优化的改进RBF神经网络的航天电磁继电器贮存寿命预测方法

作者:李久鑫 王召斌 朱佳淼 字体:      

摘 要: 针对航天电磁继电器的接触电阻预测和预测精度问题,提出了一种基于蛇优化(SO)算法改进BRF神经网络的模型。在传统径向基函数(RBF)模型基础上,通过SO算法对其权值参数进行优化,从而更好地预测继电器(试读)...

电器与能效管理技术

2024年第03期