【摘 要】
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为了提高基站维护人员处理通信设备故障的作业效率和智能化水平,采用BP神经网络算法和遗传算法、粒子群算法分别优化的BP神经网络算法搭建3种通信设备故障诊断模型,预测设备
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为了提高基站维护人员处理通信设备故障的作业效率和智能化水平,采用BP神经网络算法和遗传算法、粒子群算法分别优化的BP神经网络算法搭建3种通信设备故障诊断模型,预测设备可能发生的故障类型,用以指导基站维护人员有针对性的消除故障,有效减少人为误判,并大大节省设备故障诊断时间;Matlab仿真结果表明：文中的BP,GA—BP和POS—BP神经网络算法模型都能够实现设备故障类别的预测,且所设计的GA—BP算法模型相比BP或POS—BP神经网络算法模型对通信设备的故障诊断来讲有更好的适应性,具有较高的工程应用价值。
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