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摘要：本发明公开了一种基于Bi‑TCN‑LSTM网络模型的输电线覆冰舞动预测方法，根据历史气象预报数据生成气象数据集，历史气象预报数据包括但不限于温度、湿度、降水量、风速、风向、气压和天气状况，天气状况包括晴天、雨天和雪天；对输电线历史覆冰舞动信息与气象数据集进行匹配与标注，得到覆冰舞动数据集；根据时序卷积网络模型对覆冰舞动数据集进行特征提取，得到覆冰舞动特征数据集；将双向长短期记忆网络模型和时序卷积网络模型进行级联，构建Bi‑TCN‑LSTM网络模型，根据覆冰舞动特征数据集训练Bi‑TCN‑LSTM网络模型；将目标气象预报数据输入至训练好的Bi‑TCN‑LSTM网络模型，预测输电线的覆冰舞动信息。本发明结合TCN模型和Bi‑LSTM模型，有效捕捉时序数据中的长短期依赖关系，提高了预测精度。
主权项：1.一种基于Bi-TCN-LSTM网络模型的输电线覆冰舞动预测方法，其特征在于，包括：根据历史气象预报数据生成气象数据集，其中，所述历史气象预报数据包括但不限于温度、湿度、降水量、风速、风向、气压和天气状况，所述天气状况包括但不限于晴天、雨天和雪天；对输电线历史覆冰舞动信息与所述气象数据集进行匹配与标注，得到覆冰舞动数据集；根据时序卷积网络模型对所述覆冰舞动数据集进行特征提取，得到覆冰舞动特征数据集；将双向长短期记忆网络模型和所述时序卷积网络模型进行级联，构建Bi-TCN-LSTM网络模型，根据所述覆冰舞动特征数据集训练所述Bi-TCN-LSTM网络模型；将目标气象预报数据输入至训练好的Bi-TCN-LSTM网络模型，预测输电线的覆冰舞动信息。
权利要求：
百度查询： 国网北京市电力公司 国家电网有限公司 基于Bi-TCN-LSTM网络模型的输电线覆冰舞动预测方法
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