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1. 毕业设计（论文）主要内容：
1、查找并阅读文献，了解基于神经网络的输电线线损分析和计算的相关背景知识和国内外研究现状。
2、学习并掌握RBFNN神经网络，运用相关历史数据和气象数据进行数据挖掘和分析，建立线损相关模型，输入各类数据进行线损预测并编程实现。
3、完成人机界面，对实际输电线路相关数据集进行处理和预测，给出实验结果分析，完成毕业论文。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、了解输电线线损的分析计算及预测相关知识和最新进展。
3、掌握RBFNN神经网络，编程实现及仿真调试。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需技术语言和开发工具，确定方案，完成开题报告。
第4－6周：阅读参考文献，学习线损背景知识及基于神经网络的预测算法。
第7－12周：完成用户界面、基于各类数据集的线损预测算法实现及实验调试。
4. 主要参考文献
[1]Liu Y, Chen S, Huang S. Evaluation of corona loss in 750 kV Four-Circuit transmission Lines on the same tower considering complex meteorological conditions[J]. IEEE Access , 2018 , 6:67427-67433.[2]Zhang B, Li W, He J, et al. Analysis of ion flow field of UHV/EHV AC transmission lines[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation , 2013 , 20(2):496-504.[3]李亚,刘丽平,李柏青,等.基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法[J].中国电机工程学报, 2016 , 36(17):4543-4552.[4]李亚.基于数据挖掘技术的台区线损计算方法研究[D].北京, 华北电力大学(北京) , 2017.[5]刘亚丽,李英娜,李川.基于遗传算法优化BP神经网络的线损计算研究[J].计算机应用与软件, 2019 , 36(03):72-75.[6]唐晓勇,江亚群,黄纯,等.改进ASMDE算法和RBFNN的配电网线损计算[J].计算机工程与应用, 2015 , 51(13):245-250.
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