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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于先验特征权重优化与多层LSTM的智能电表寿命预测方法，包括：获取历史气象数据和智能电表的历史运维数据，将同一时段的气象数据与运维数据相融合后建立标准数据库；使用关联规则对标准数据库进行特征挖掘得到显性元素和隐性元素，并根据显性元素和隐性元素的权重修正特征元素的权重；将特征元素的权重作为LSTM网络的输入，建立多层LSTM网络模型，将权重修正后的特征元素输入多层LSTM网络模型进行训练；将智能电表的历史运维数据和历史天气信息输入训练好的多层LSTM网络模型预测寿命。本发明在数据输入到LSTM网络之前先定义好各个特征元素的先验权重，提高了后续的模型训练准确度以及运行速率。
主权项：1.一种基于先验特征权重优化与多层LSTM的智能电表寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史气象数据和智能电表的历史运维数据，将同一时段的气象数据与运维数据相融合后建立标准数据库；使用关联规则对标准数据库进行特征挖掘得到显性元素和隐性元素，并根据显性元素和隐性元素的权重，修正标准数据库中特征元素的权重；将特征元素的权重作为LSTM网络的输入，建立多层LSTM网络模型，将标准数据库中权重修正后的特征元素输入多层LSTM网络模型进行训练；将待预测智能电表的历史运维数据和历史天气信息输入训练好的多层LSTM网络模型，得到待预测智能电表的预测寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖南省电力有限公司 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) 国家电网有限公司 基于先验特征权重优化与多层LSTM的智能电表寿命预测方法
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