[发明专利]一种电力信息物理系统干扰检测方法

权利要求书

1.一种电力信息物理系统干扰检测方法，其特征是：采用遗传算法和神经网络模型求解运行，给出最终干扰成因，验证基于遗传算法的神经网络与传统神经网络相比的优越性；

神经网络算法包括以下步骤：

步骤1.在训练样本中输入目标样本和输入样本；

步骤2.从正方向开始计算；

步骤3.计算各层输出；

步骤4.计算样本的输出误差；

步骤5.调整输出层和隐含层的权重和阈值；

步骤6.确定所有样本的培训是否完成；如果没有，则选择新样本并返回步骤2进行正向计算；如果是，则转到步骤7；

步骤7.计算误差，确定误差是否在允许范围内，如果满足，则结束；如果不满足则转到步骤8；

步骤8.确定培训频率是否满足计划的培训频率，如果是，则流程结束；如果没有，则转到步骤2继续培训。

2.根据权利要求1所述的一种电力信息物理系统干扰检测方法，其特征是：所述神经网络算法，误差函数在负方向上递减，网络中的权值W_ij,T_ij和阈值θ得到修正。

3.根据权利要求1所述的一种电力信息物理系统干扰检测方法，其特征是：所述遗传算法包括以下步骤：

步骤1：确定神经网络的拓扑结构；

步骤2：对神经网络的权值和阈值进行编码得到初始值；

步骤3：通过初始值计算得到权值和阈值；

步骤4：为新创建的神经网络分配权值和阈值；

步骤5：训练样本和网络；

步骤6：测试样本和网络；

步骤7：计算适应度；

步骤8：选择高度适应性样本进行复制；

步骤9：进行交叉变异；

步骤10：创建新建组；

步骤11：如果满足终止条件，进行下一步；如果未满足终止条件，则返回到步骤2；

步骤12：进行解码；

步骤13：得到最优的神经网络权值和阈值。

4.根据权利要求1所述的一种电力信息物理系统干扰检测方法，其特征是：所述神经网络算法允许信号沿正方向传播，误差沿反方向传播；信号从输入层进入隐含层，经过隐含层各层处理后，通过传递函数计算出输出值；该值被输入到输出层，输出层根据传递函数的影响计算最终的实际输出值。

5.根据权利要求1所述的一种电力信息物理系统干扰检测方法，其特征是：所述神经网络为三层时，设n为输入层节点数，m为隐藏层节点数，k为输出层节点数，p为输入样本总数，X_pi为第p个样本的第i个节点输入，Y_pj为第p个样本隐含层中第j个节点，O_pl为第p个样本输出层中第l个节点，V_ji为输入层中第i个节点与隐含层的第j个节点之间的连接权重，W_li为隐含层的第j个节点与输出层中第l个节点之间的连接权重，t_pl为第p个样本的第l个节点输出的期望；

在正向传播过程中，每一层都需要计算输出值，隐含层的输出值是：

上式中，net_pj为相应节点，f为对应函数；

其中是输出层的输出值是：

其中在上式中，用S型函数作为激励函数

它的导数满足f＝f(1-f)的条件，误差函数条件E为：

其中E_p为第p个样本的误差，当调整正向传播权值时，输出层权值调整的表达式为：

其中，η是学习率，一般取值范围为0.1-0.3；

已知f＝f(1-f),

公式(8)可由公式(5),(6)和(7)得到

σ_pl＝(t_pl-O_pl)O_pl(1-O_pl) (8)

输出层的权值调整表达式可调整为：

可以推到出隐含层权值调整的表达式为：

上式中，E为误差函数。

6.一种计算机存储介质，其特征是：所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8所述的一种电力信息物理系统干扰检测方法的步骤。