概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断_matlab源码.rar

共2个文件

mat：1个

m：1个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 107 浏览量 2021-12-12 11:19:25 上传评论 2 收藏 3KB RAR 举报

概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于概率模型的神经网络，常用于模式识别、分类和回归任务。在电力系统中，变压器的故障诊断是关键环节，因为变压器故障可能导致重大损失。本项目利用PNN进行变压器故障诊断，通过MATLAB编程实现，下面将详细介绍PNN的工作原理及其在变压器故障诊断中的应用。 **1. PNN的概率神经网络结构** PNN由输入层、模式层和决策层组成。输入层接收输入数据，模式层根据输入数据计算类别的概率密度函数（PDF），决策层则通过比较不同类别的PDF来确定输入样本最可能属于哪个类别。 - 输入层：将原始特征数据直接传递到模式层，不包含任何隐藏节点。 - 模式层：每个类别对应一个高斯核，计算输入数据在该类别分布下的概率密度。 - 决策层：通过比较各类别在输入数据上的PDF值，选择最大值对应的类别作为预测结果。 **2. PNN的工作流程** 1. **数据预处理**：收集变压器的运行数据，如电压、电流、温度等，对数据进行标准化处理，确保不同特征在同一尺度上。 2. **构建模型**：根据训练数据，为每个类别计算高斯核的均值和方差，构建模式层。 3. **计算PDF**：对于新的测试样本，计算其在每个类别高斯核下的概率密度。 4. **决策**：选取PDF值最大的类别作为预测结果。 5. **评估与优化**：通过交叉验证等方法评估模型性能，调整模型参数以提高准确率。 **3. 变压器故障诊断** 变压器故障可能包括绕组故障、绝缘故障、油箱故障等多种类型。通过收集不同故障状态下的运行数据，可以训练PNN模型以识别故障类型。PNN的优势在于能够处理非线性关系，对异常数据具有较好的鲁棒性，因此适合此类问题。 **4. MATLAB实现** MATLAB是常用的科学计算和数据分析工具，其内置的神经网络工具箱支持PNN的构建和训练。在MATLAB中，可以按照以下步骤创建PNN模型： 1. 导入数据：使用`load`函数加载变压器的故障数据集。 2. 数据预处理：使用`normalize`或`zscore`函数对数据进行标准化。 3. 创建PNN：使用`pnn`函数建立模型，设置高斯核参数。 4. 训练模型：用`train`函数训练PNN。 5. 预测故障：使用`predict`函数对新样本进行分类预测。 6. 评估模型：通过`confusionmat`和`classperf`等函数计算精度、召回率等指标。在提供的压缩包文件“案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断”中，包含了具体的MATLAB源代码，可以作为学习和实践PNN在变压器故障诊断中应用的参考。通过阅读和运行这些代码，可以更深入地理解PNN的工作原理以及在实际问题中的应用。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断_matlab源码.rar （2个子文件）

案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断

data.mat 805B

chapter19.m 3KB

%% 案例19: 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 % % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 clc; clear all close all nntwarn off; warning off; %% 数据载入 load data %% 选取训练数据和测试数据 Train=data(1:23,:); Test=data(24:end,:); p_train=Train(:,1:3)'; t_train=Train(:,4)'; p_test=Test(:,1:3)'; t_test=Test(:,4)'; %% 将期望类别转换为向量 t_train=ind2vec(t_train); t_train_temp=Train(:,4)'; %% 使用newpnn函数建立PNN SPREAD选取为1.5 Spread=1.5; net=newpnn(p_train,t_train,Spread) %% 训练数据回代查看网络的分类效果 % Sim函数进行网络预测 Y=sim(net,p_train); % 将网络输出向量转换为指针 Yc=vec2ind(Y); %% 通过作图观察网络对训练数据分类效果 figure(1) subplot(1,2,1) stem(1:length(Yc),Yc,'bo') hold on stem(1:length(Yc),t_train_temp,'r*') title('PNN 网络训练后的效果') xlabel('样本编号') ylabel('分类结果') set(gca,'Ytick',[1:5]) subplot(1,2,2) H=Yc-t_train_temp; stem(H) title('PNN 网络训练后的误差图') xlabel('样本编号') %% 网络预测未知数据效果 Y2=sim(net,p_test); Y2c=vec2ind(Y2) figure(2) stem(1:length(Y2c),Y2c,'b^') hold on stem(1:length(Y2c),t_test,'r*') title('PNN 网络的预测效果') xlabel('预测样本编号') ylabel('分类结果') set(gca,'Ytick',[1:5]) web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=63455 %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

评论收藏

内容反馈

版权申诉