基于卷积神经网络的设备运行状态智能控制优化模型分析

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：为了获得准确的变电设备状态估计结果，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的状态估计方法，利用自动编码器对变电设备监测数据进行特征约简，将其作为CNN的输入，进一步采用Softmax分类器对获得的其输出进行分类，以获得变电设备的状态估计结果。实验结果表明，与传统的基于支持量机（SVM）和多层神经感知机（MLP）相比，提出的方法在准确性、灵敏度、特异性和阳性预测性4种量化评价指标中具有明显的优势。（剩余5669字）

试读结束

目录
monitor