在引用双树FB结构复小波的奇异性检测理论和模极大值理论的基础上,提出了改进传统RBF神经网络的优化方法。即将Chaari复小波变换理论与RBF神经网络技术结合,进而实现了基于两者结合的综合选线方法。利用复小波变换提取发生故障后各支路零序电流的暂态信号特征,将其作为改进RBF神经网络的输入向量,再利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对特征量进行训练,确保其快速的收敛性以及选线的准确性。仿真实验结果,表明该方法能准确进行单相故障选线。