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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：一种基于鲸鱼算法优化门控循环单元模型的数据清洗方法，实现了对原始监测数据序列中“缺失值”或“异常值”的重构修复。首先利用鲸鱼优化算法对门控循环单元模型的关键参数m、ε进行迭代寻优，然后根据阈值Q判断训练集特征数据中的数据是正常值还是异常值或缺失值，最后构建WOA‑GRU组合模型对测试集数据进行清洗，实现了对缺失值和异常值的重构修复，最大程度还原了原始数据序列的信息，为判断变压器的运行状况提供了可靠的数据质量。
主权项：1.一种基于鲸鱼算法优化门控循环单元模型的数据清洗方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：选取油中溶解特征气体序列：以C2H2、C2H6、CH4、C2H4、H2五种特征气体作为清洗模型的输入；步骤2：将搜集到的数据进行最大最下归一化处理，实现过程为式1所示，并按照2：1划分为训练集数据和测试集数据； 式中：Xp、X、Xmax、Xmin分别表示归一化后的数据、特征序列任意值、最大值、最小值；步骤3：设置WOA、GRU模型初始化相关参数及取值范围，设置平均绝对误差MAPE为WOA优化模型的适应度值，利用训练集特征向量不断迭代更新鲸鱼的位置与超参数的最优取值，进一步判断是否达到迭代终止判断条件，满足输出最优参数值m、ε，若不满足进行步骤4； 步骤4：继续更新WOA相关参数，生成随机数σ，判断条件为：σ0.5？；不满足进行群体攻击猎物继续更新鲸鱼位置，满足则判断：|2α·β1-α|＜1？满足进行群体包围目标继续更新鲸鱼位置；不满足执行搜索最优猎物继续更新鲸鱼位置，继续重复执行步骤3，直至取得GRU数据清洗模型中关键参数m、ε。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于鲸鱼算法优化门控循环单元模型的数据清洗方法
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