一种基于改进粒子群反向传播神经网络的覆冰速率预测方法

本发明涉及一种基于改进粒子群反向传播神经网络的覆冰速率预测方法，涉及输电线路冰灾防治策略研究领域，步骤为：建立输电线路在低温雨雪冰冻环境下的覆冰生长机理模型；通过数值模拟改变多环境参数，利用覆冰生长机理模型进行多因素分析，获得多场景、多时刻、多气象以及多地形等覆冰工况数据；利用空气中液态水含量、环境温度、水滴直径、风速4项环境特征值作为网络的输入量，输电线路覆冰速率作为网络的输出量，从而构建BPNN预测模型；同时利用IPSO对BPNN的权值和阈值进行优化，实现对输电线路覆冰速率的精准预测。本发明方法简单可行、算法寻优速度快、模型预测精准性强，为输电线路覆冰预测、预警工作提供参考。