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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;合肥工业大学
申请日：2024-11-18
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119149920A
专利技术分类：.预处理；数据清理[2023.01]
专利摘要：本发明提供一种时序数据补全方法及系统，方法包括：对直流换流变压器采集时序相关度运行数据，构建原始时序缺损数据集X0；对原始时序缺损数据集X0进行时间相关度的预处理得到时间相关预处理矩阵X1；将时间相关预处理矩阵X1输入CNN网络中进行数据序列整合得到整合矩阵X2；将整合矩阵X2送入双向长短时记忆神经网络Bi‑LSTM进行时间相关性预测学习得到时间相关性预测结果X3；将时间相关性预测结果X3送入反注意力层anti‑attention对预填数据降低注意力得到重构注意力矩阵X4；将重构注意力矩阵X4放入全连接输出层得到数据预测补全结果。本发明解决了梯度消失、过度拟合以及补全数据的准确性低的技术问题。
专利权项：1.一种时序数据补全方法，其特征在于，所述方法包括：S1、针对直流换流变压器，采集获取时序相关度运行数据，构建原始时序缺损数据集X0，将所述原始时序缺损数据集X0划分为训练集、测试集；S2、对所述原始时序缺损数据集X0，进行时间相关度预处理操作，得到时间相关预处理矩阵X1；S3、将所述时间相关预处理矩阵X1输入CNN网络结构中，进行数据序列整合操作，得到整合矩阵X2；S4、将所述整合矩阵X2送入双向长短时记忆神经网络Bi-LSTM，进行时间相关性预测学习，得到时间相关性预测结果X3；S5、将所述时间相关性预测结果X3送入反注意力层anti-attention，对预填数据降低注意力，以得到重构注意力矩阵X4；S6、将所述重构注意力矩阵X4放入全连接输出层，处理得到数据预测补全结果X5。
百度查询： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 合肥工业大学 一种时序数据补全方法及系统
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