| 基于时空卷积神经网络的智能电表故障预测 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：aetmagazine | |
| 文档大小：749 K | |
| 标签： 智能电表 故障预测 卷积神经网络 | |
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| 文档介绍：针对智能电表故障具有的突发性、复杂性以及多面性等特点，提出一种基于时空卷积神经网络(ST-CNN)的故障预测方法。该方法首先采用滑动窗口将时间信息融入特征变量中，构建具有时空特性的输入矩阵，然后与CNN相结合，建立智能电表故障预测模型，并采用Adam算法对模型参数进行优化。最后应用现场的实际数据对基于ST-CNN的智能电表故障预测模型进行仿真，结果表明该方法预测精度高，泛化能力强。 | |
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