基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電表故障預(yù)測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>749 K
標(biāo)簽： 智能電表 故障預(yù)測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：針對智能電表故障具有的突發(fā)性,、復(fù)雜性以及多面性等特點,，提出一種基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ST-CNN)的故障預(yù)測方法。該方法首先采用滑動窗口將時間信息融入特征變量中,，構(gòu)建具有時空特性的輸入矩陣,，然后與CNN相結(jié)合,，建立智能電表故障預(yù)測模型,，并采用Adam算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,。最后應(yīng)用現(xiàn)場的實際數(shù)據(jù)對基于ST-CNN的智能電表故障預(yù)測模型進(jìn)行仿真，結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高,，泛化能力強(qiáng),。
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