基于神经网络的变压器故障检测

基于神经网络的变压器故障检测是一种常见的方法。神经网络凭借其所具有的自组织自学习能力、非线性映射能力、对任意函数的逼近能力、并行计算能力和容错能力，成为故障诊断领域的重要工具。

在基于神经网络的变压器故障检测中，一般采用改进人工鱼群优化粗糙集算法、融合模糊集和故障树算法等方法。这些方法都是通过将采集到的数据进行预处理，然后利用神经网络进行训练和预测，从而实现对变压器故障的检测和诊断。

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给我一段matlab代码，可以基于神经网络实现变压器故障检测

以下是一个简单的基于神经网络实现变压器故障检测的MATLAB代码：

% 读取数据
load('transformer_data.mat');
x = data(:,1:9); % 输入特征
y = data(:,10); % 输出标签

% 分割数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(x,1),0.6,0.2,0.2);
x_train = x(trainInd,:);
y_train = y(trainInd,:);
x_val = x(valInd,:);
y_val = y(valInd,:);
x_test = x(testInd,:);
y_test = y(testInd,:);

% 创建神经网络
net = feedforwardnet([10,5]);
net.trainFcn = 'trainscg';
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{3}.transferFcn = 'logsig';

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.goal = 0.001;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x_train',y_train');

% 评估神经网络性能
y_pred = round(net(x_test')');
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

% 输出结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);