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本发明是基于时空网络增强深度学习的电缆健康状态智能预警方法,包括以下步骤:1)通过智能数据采集系统采集电缆的多种电缆监测数据;2)将(t‑n,t)时间段内的高维电缆监测数据输入LSTM预测模型,通过输入控制、遗忘控制和输出控制,分别控制信息的丢弃、更新、输出,然后输出(t,t+m)时间段内的预测值;3)利用PCA主成分分析降维的思想,把多特征量转化为少数几个主特征成分,将主成分结构封装成模型;4)对新样本的主成分特征进行基于CNN卷积神经网络分类预测,通过卷积提取特征、池化降维、归一化求概率;5
(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 113379033 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110650818.8 G06Q 50/06 (2012.01)
(22)申请日 2
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