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Encoder-Decoder LSTM 网络的输电母排触点温度预测方法
文献摘要：
机场行李传送装置输电母排触点状态的观测,对减少机场行李传送装置意外停机、保障机场正常运营具有重要的意义.输电母排触点故障发生时往往伴随温度的上升,温度的变化能够直观反映输电母排触点状态.因此可以采用编码器-解码器长短期记忆网络(Encoder-Decoder LSTM)对输电母排触点进行温度预测.首先采用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)组成的编码器对母排触点的历史温度数据进行编码,再由长短期记忆网络(LSTM)组成的解码器预测输出输电母排触点未来一段时间的温度值.通过对国内某机场行李传送装置一个月的温度观测数据进行测试.实验结果表明采用Encoder-Decoder LSTM的时间序列预测方法优于传统的时间序列预测模型以及其他现有的深度学习预测模型.
文献关键词：
电力设备;温度预测;深度学习;光纤测温
中图分类号：
作者姓名：
李振鹏;董明利;于明鑫;孟凡勇;张羽飞
作者机构：
北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室 北京 100192;北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室 北京 100016
文献出处：
引用格式：
[1]李振鹏;董明利;于明鑫;孟凡勇;张羽飞-.Encoder-Decoder LSTM 网络的输电母排触点温度预测方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(04):32-39
A类：
B类：
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AB值：
0.222525
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