公开(公告)号：CN119397187A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411335988.7

申请日：2024-09-24

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 闻枫 ,  丁烨 ,  王星皓 ,  于乐 ,  李嘉宁 ,  余歌 ,  郭家琪 ,  郝书涛 ,  王泽铭 ,  陈宜建

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006 ,  H02J50/10 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑RBF神经网络的无线电能传输电磁环境预测方法，在无线电能传输系统的目标区域内布置多个传感器，采集空间坐标数据(xi,yi,zi)和电磁场强度数据Bi，并对采集的数据进行预处理，包括数据清洗和归一化；以空间坐标为输入，以电磁场强度为输出，构建用于电磁场强度预测的径向基函数神经网络模型；构建PSO‑RBF神经网络无线电能传输电磁环境预测模型，利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化，对经过PSO优化后的RBF神经网络进行训练，通过多次迭代和交叉验证，得到训练好的RBF神经网络模型来预测电磁场强度；在待测区域内，根据待测位置的空间坐标，预测相应位置的电磁场强度。本发明能够对无线电能传输系统的电磁环境进行实时监控和评估，及时发现潜在的电磁环境风险。