典型文献
基于深度学习的配电网工程数据融合与智能分析方法研究
文献摘要：
配网工程数据的快速增长给数据的处理与分析带来了新的挑战.针对配网工程中数据量大、信息处理困难等问题,开展了基于深度学习的配网工程数据融合与智能分析方法研究.通过建立改进的FP-FRCNN检测模型以及压缩连接金字塔结构,进行池化层调整.采用全智能分析技术进行大数据降噪处理,利用聚类分析的稀疏自编码数据融合算法进行数据融合,将配网终端采集到的现场数据进行数据挖掘及可视化分析.以某区域配网工程数据来进行算例分析,实验结果表明,文中所提方法在不同分辨率下的AP值达到了95.6％,平均相对误差为3.53％.
文献关键词：
深度学习;数据融合;智能分析;改进FP-FRCNN
中图分类号：
作者姓名：
钟琦;杨波;朱莎;潘行健;陆非凡
作者机构：
国网浙江德清县供电有限公司,浙江湖州313200
文献出处：
引用格式：
[1]钟琦;杨波;朱莎;潘行健;陆非凡-.基于深度学习的配电网工程数据融合与智能分析方法研究)[J].电子设计工程,2022(21):131-135
A类：
电网工程数据,FRCNN
B类：
配电网工程,数据融合,配网工程,长给,数据量,信息处理,FP,检测模型,金字塔结构,池化,全智能,智能分析技术,数据降噪,降噪处理,稀疏自编码,编码数据,融合算法,配网终端,现场数据,某区,区域配网,算例分析,AP,平均相对误差
AB值：
0.34435
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