一种基于改进粒子群优化神经网络算法的无线电能传输系统磁场预测方法

本发明公开了一种基于改进粒子群优化神经网络算法的无线电能传输系统磁场预测方法，以传输距离、电源电压、负载电阻以及空间三维坐标作为输入特征，以无线电能传输系统磁场强度作为输出，构建RBF神经网络模型；通过拉丁超立方采样在RBF神经网络参数的高维空间中生成均匀分布的初始候选解，利用APSO算法动态调整搜索参数，从而确定RBF神经网络模型的最优参数组合；将训练好的、最优参数保留的RBF神经网络模型嵌入到预测软件中，依据无线电能传输系统实际工况下的参数进行在线预测，输出相应的磁场强度分布，实现对系统电磁环境风险的实时监控和预警。本发明可准确预测出不同工况下的空间磁场强度，实现对潜在电磁环境风险的及时识别与预警。