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基于长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法

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摘要

本发明公开了基于长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法，包括如下步骤：步骤一：收集变压器油中溶解气体浓度历史实测数据；步骤二：利用关联规则方法挖掘油中溶解气体间的关联关系，得到气体浓度序列间的关联规则；步骤三：利用小波分解处理步骤一中的油中溶解气体浓度序列，获得油中溶解气体浓度序列的低频序列分量和高频序列分量；步骤四：利用LSTM对步骤三中的油中溶解气体序列分量分别进行预测，然后对预测得到的溶解气体序列分量进行重组；采用均方根误差eRMSE和平均绝对误差eMAE两个指标计算预测误差。本发明方法能更好地追踪油中溶解气体的浓度变化趋势，具有更高的预测精度。

著录项

公开/公告号CN111060652A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-24

原文格式PDF
申请/专利权人西南交通大学;
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申请/专利号CN201911145374.1
发明设计人荣海娜;王健;张葛祥;王兴;
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申请日2019-11-21
分类号G01N33/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51304 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人何健雄;廖祥文
地址 610036 四川省成都市二环路北一段
入库时间 2023-12-17 08:00:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G01N33/00 申请日:20191121

实质审查的生效
2020-04-24

公开

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