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**基于粒子群优化算法（PSO）的 RBF 神经网络在变压器故障识别中的应用**
一、引言
变压器是电力系统中至关重要的设备，其故障识别和诊断对保障电网安全稳定运行具有重要
意义。径向基函数（RBF）神经网络因其结构简单、训练速度快等特点，在故障诊断领域得
到了广泛应用。本文将探讨如何采用粒子群优化算法（PSO）对 RBF 神经网络进行优化，特
别是对围绕中心点的宽度以及隐含层与输出层之间的连接权值进行寻优，以期提高变压器故
障识别的准确率。
二、RBF 神经网络基础
RBF 神经网络是一种三层前馈式神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。其中，隐含层采
用径向基函数作为激活函数，能够快速响应输入变化。RBF 神经网络的性能关键在于隐含层
中心的选择以及中心与输出层之间的权值。
三、粒子群优化算法（PSO）
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体
的行为来进行寻优。PSO 算法通过粒子的速度和位置更新来寻找最优解，适用于连续和离
散优化问题。
四、PSO 优化 RBF 神经网络
1. 初始化：设定粒子群规模、惯性权重、学习因子等参数，随机初始化粒子位置和速度。
粒子的位置表示 RBF 神经网络的参数，包括中心点、围绕中心点的宽度以及隐含层与输出
层之间的连接权值。
2. 适应度函数：定义适应度函数，用于评估粒子的优劣。在变压器故障识别中，可以采用
识别准确率作为适应度函数。
3. 粒子更新：根据 PSO 算法的更新规则，更新粒子的速度和位置。通过计算每个粒子的适
应度，不断调整其位置以寻找最优解。
4. 寻优过程：多次迭代更新粒子的位置和速度，直到达到预设的迭代次数或满足其他终止
条件。
五、代码注释及准确率分析
（此处提供伪代码及详细注释，假设使用 Python 语言实现）
```python
# 初始化粒子群及相关参数
# ... (省略初始化代码)
cjUVnrXa