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摘要
本发明公开了一种电缆沟敷设方式下的高压电缆表面温度预测方法,步骤如下：获取电力电缆在运维过程中的多模态特征数据集合；将多模态特征数据集合中的原始特征量进行离差标准化和编码处理,对数据进行切分,并且将数据集合划分为训练集和测试集；构建长短期记忆神经网络电缆表面温度预测模型；输入训练集至预测模型,采用学习率自适应的Adam优化算法对预测模型中的模型参数θ进行迭代优化；取在测试集取得性能最优的模型,以此作为未来电缆表面温度预测模型,输入预处理后的特征量,得到模型的电缆表面温度预测输出层结果。本发明利用电缆运行中的多模态特征数据预测得到未来一段时刻下的电缆表面温度,该结果为高压电缆动态增容提供参考依据。
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