[发明专利]一种基于改进的LSTM的电力通信网设备故障预测方法有效
| 申请号： | 201711010115.9 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN107769972B | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 李石君;李号号;杨济海;刘杰;余伟;余放;李宇轩 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进的LSTM的电力通信网设备故障预测方法。本发明首先提出了数据预处理和构建时序输入的方法。LSTM相比简单的循环神经网络，更易于学习长期的依赖，能够很好的解决序列相关的预测问题。因为设备告警之间存在很强的关联性，通过PCA能够确保变量之间的独立性。本发明还使用目标复制的策略对LSTM进行改进，在时序每一步中都可以带来局部的误差信息，相比简单的只在最后一步进行目标输出，该策略能够提升模型的精度，降低过拟合的风险。结合dropout，本发明提出LSTM的预测模型，深度学习能够取得更好的预测精度。同时，本发明首次使用了LSTM对电力通信网告警数据进行建模，识别其内部的时序模式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 lstm 电力 通信网 设备 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的LSTM的电力通信网设备故障预测方法，其特征在于，包括：/n步骤1，对电力通信网设备的告警数据和机房动环数据进行预处理；/n步骤2，构建基于时序的输入，时间窗口构成一个时间序列，对于一个单独的时间窗口t
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