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摘 要:本发明涉及一种基于改进的LSTM‑MLP的小型发电机故障预测方法,属于人工智能和机器学习技术领域。该方法包括基于改进的LSTM‑MLP与多层感知机两种模型,通过输入小型发电机组DTU模块所采集的数据进行预测的输入,在网络中改进的LSTM网络作为前置网络负责小型发电机组的状态预测,多层感知机作为后置网络负责小型发电机组故障分类并对整个系统的结果进行输出。本发明通过改进LSTM网络结构,通过在网络的门控结构中引入上个时序状态和本时序状态的协方差作为权重系数,进一步提高了LSTM网络预测的准确率,增加了小型发电机的可靠使用时间,并减少了发电机组运维所需要的人力成本。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011581751.9 | 专利名称: | 一种基于改进的LSTM-MLP的小型发电机故障预测方法 |
申请日: | 2020-12-28 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2021-04-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112598186A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |