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基于GRA-CEEMDAN-BiLSTM的变压器油中溶解气体浓度预测
基于GRA-CEEMDAN-BiLSTM的变压器油中溶解气体浓度预测
作者:
李佳
邓科
侯玉莲
武晓蕊
田晨
陈诚
原文服务方:
变压器
油中溶解气体
灰色关联分析
双向长短期记忆神经网络
摘要:
基于自适应噪声完全集成经验模态分解与双向长短期记忆神经网络的变压器油中溶解气体浓度预测模型,本文中作者提出一种考虑待预测状态参量与影响因素相关性。首先,利用灰色关联分析法确定与待预测状态参量关联度较高的因素,作为关键预测输入参量;然后,运用自适应噪声完全集成经验模态分解将待预测参量序列分解为不同尺度相对平稳的子序列分量,再将关键输入参量序列与分解得到的子序列组成输入矩阵分别输入各双向长短期记忆神经网络模型,构建各子序列的预测模型;最后,将各组分量预测结果进行叠加重构,得到最终的气体浓度预测值。通过实例验证了所提模型的可靠性和有效性。
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变压器
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文献信息
篇名
基于GRA-CEEMDAN-BiLSTM的变压器油中溶解气体浓度预测
来源期刊
变压器
学科
关键词
油中溶解气体
灰色关联分析
双向长短期记忆神经网络
年,卷(期)
2022,(6)
所属期刊栏目
专题综述
研究方向
页码范围
42-43
页数
1页
分类号
TM406
字数
语种
中文
DOI
五维指标
传播情况
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版权信息
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研究主题发展历程
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油中溶解气体
灰色关联分析
双向长短期记忆神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
变压器
主办单位:
沈阳变压器研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-8425
CN:
21-1119/TM
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1964-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
5107
总下载数(次)
0
总被引数(次)
24778
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