【摘 要】
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提出结合时间序列分析与深度学习组合模型的架空线绝缘子状态数据挖掘方法.首先,运用自回归综合滑动平均模型对绝缘子的关键状态量进行拟合,提取其中的线性特征;采用长短时记
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提出结合时间序列分析与深度学习组合模型的架空线绝缘子状态数据挖掘方法.首先,运用自回归综合滑动平均模型对绝缘子的关键状态量进行拟合,提取其中的线性特征;采用长短时记忆单元的反馈神经网络对模型的残差进行拟合,提取外部条件对设备的非线性作用,对时间序列模型进行修正,提升预测精度;最后,采用自适应的学习率调整方法,优化模型的收敛速度.以广州某杆塔上绝缘子的等值附盐密度数据为例,验证了该算法的可行性.
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