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申请/专利权人：宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电能表温度分布预测方法，属于计量设备技术领域，包括如下步骤：获取电能表温度监测数据集；选择电能表温度分布预测的物理信息神经网络；基于物理模型，定义物理信息神经网络的热传导预测损失函数；根据热传导预测损失函数，利用电能表温度监测数据集训练物理信息神经网络，得到训练好的物理信息神经网络；获取目标电能表的温度监测数据，并将目标电能表的温度监测数据输入训练好的物理信息神经网络进行温度分布预测，得到目标电能表的温度分布预测结果。本发明解决了电能表温度分布预测准确度和速度不足的问题。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的电能表温度分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取电能表温度监测数据集；S2、选择电能表温度分布预测的物理信息神经网络；S3、基于物理模型，定义物理信息神经网络的热传导预测损失函数；S4、根据热传导预测损失函数，利用电能表温度监测数据集训练物理信息神经网络，得到训练好的物理信息神经网络；S5、获取目标电能表的温度监测数据，并将目标电能表的温度监测数据输入训练好的物理信息神经网络进行温度分布预测，得到目标电能表的温度分布预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司 基于物理信息神经网络的电能表温度分布预测方法
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