Prédiction des caractéristiques d'un isolateur pollué par réseaux de neurones artificiels

Abstract

Dans ce travail nous avons illustré la possibilité d'utiliser les réseaux de neurones artificiels (RNA) dans l'extrapolation des fonctions non linéaires caractérisant la propagation des décharges électriques sur des surfaces isolantes polluées. En effet, à partir des courbes expérimentales nous testons l'efficacité des réseaux que nous allons élaboré. Trois configurations sont à utiliser, les trois entrent dans le même type des RNA, il s'agit du réseau à fonction de base radiale (RBF). Pour effectuer l'apprentissage, nous avons utilisé la méthode d'optimisation aléatoire (ROM). Nous commençons par déterminer la meilleur des trois méthodes en les appliquant aux mêmes caractéristiques. Les résultats que nous obtenons montrent que la troisième méthode (RBF à deux neurones d'entrée) est la plus efficace dans l'extrapolation des fonctions non linéaires.