《表3 误差分析结果：基于BP神经网络的硅橡胶复合绝缘子临界污闪电压预测分析》

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《基于BP神经网络的硅橡胶复合绝缘子临界污闪电压预测分析》

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当BP神经网络完成训练之后，再对接触网复合绝缘子临界污闪电压进行预测。将预测得到的10组样本数据和人工污秽测试数据误差进行比较，得到表3所示的误差结果。根据表3数据可知，得到的平均相对误差等于3.25%，测试结果和预测结果之间的误差最大等于3.7%，能够满足工程应用要求。由此可见，以BBO算法对BP神经网络进行优化的方法来构建临界污闪电压预测模型是完全可行的，并且得到的临界污闪电压预测结果和测试值能够较好相符。可见本文方法符合正确性与有效性。