为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度，提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化，然后针对所得特征信号展开复小波分解，最终对得到的暂态分量进行归一化处理，以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时，根据智能融合思想，提出改进的自适应果蝇优化算法改善了传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷，对GRNN的平滑元素σ进行全局寻优，建立最佳的故障馈线辨识模型。通过大量的ATP-EMTP仿真实验可知，该选线模型具有训练速度快、误判率低的特性。
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