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本发明公开了一种用于输电线路的多气象因子预测方法,涉及机器学习技术领域,解决了气象预测准确率不高的技术问题,其技术方案要点是结合TCN(TemporalConvolutionalNetwork,时间卷积网络)网络和DenseNet网络进行特征提取,TCN网络可以并行处理时序信息,具有灵活的感受野、稳定的梯度,且相比其他方法占据更低的内存,可以对时序关系进行良好的拟合,提高了各气象因子预测的准确性;其次,在TCN网络的基础上结合DenseNet网络,能够抗过拟合,调高了气象预测的准确性;最后,
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112925825 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110213155.3
(22)申请日 2021.02.25
(71)申请人 南京大学
地址 21
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