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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开了一种基于时空关注的多尺度图注意力网络算法，使用n种不同尺度的卷积核在不同的尺度上提取特征，之后，利用自适应图学习方法将时间序列数据转为图结构数据，最后，利用MixProp层和全连接层实现多步、多元预测。同时关注了风机状态的时间、空间上的联系。这种多尺度的综合分析方法极大提高了对风机性能和潜在故障的预测能力。模型提供了准确、可靠和稳健的预测结构，具有较高的可用性。
主权项：1.一种基于时空关注的多尺度图注意力网络算法，所述的时空关注的多尺度图注意力网络算法适用于风机多状态预测，其特征在于：所述的多尺度图注意力网络算法包括：S1使用n种不同尺度的卷积核在不同的尺度上提取特征，同时通过小尺寸的卷积核，理解输入数据的局部细节；S2采用自适应图学习方法将逐一转换为张图结构数据；S3利用MixProp层结合传统图卷积和残差连接来处理不同尺度特征和邻接矩阵；S4将MixProp的输出进行特定尺寸的卷积；S5将多个特定尺寸的卷积的结果拼接，形成输出Oconcat；S6对Oconcat进行特征提取，并转换维度输出预测结果；S7通过全连接层综合多尺度图注意网络的输出，并通过重塑输出形状实现对风电机组状态的多步预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于时空关注的多尺度图注意力网络算法
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