基于ConvLSTM网络的电力时序数据异常检测模型

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摘要：随着电厂智能化的升级改造，生产系统产生了大量的时序数据。然而，在数据采集、传输和存储等过程中，海量时序数据可能会出现异常，影响企业的后续分析和决策。针对电厂时序数据中常见的异常问题，受自注意机制的启发，文章设计了一种基于循环卷积和长短期记忆网络的体系结构，用于识别和检测多维度电力时序数据的异常。（剩余5475字）

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