宽窄带融合下基于RNN-LSTM网络的温度预测

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物联网在线监测技术虽已广泛运用于高压输电线路温度的监测,但受线路所处环境、 数据量大小及监测要求等因素影响,存在某一时刻多条线路同时产生延时、 某条线路反复出现异常的可能,人工处理速度慢、 效率低,进而带来巨大的损失.为提高数据传输效率,实现对输电线路温度更精确的掌握,提出了宽窄带融合下基于RNN-LSTM网络的温度预测方法,统一宽带和窄带的结构,将不同大小的数据通过统一的频带进行传输.建立RNN-LSTM型网络,在时间维度上提取数据的特征,分析温度数据,实现对线路温度走势的预测.实验结果表明,基于RNN-LSTM网络可实现对线路温度的较准确预测,准确率达到74.81%,在工程实践中可为后台管理提供可靠依据.
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