国网河南信通公司申请基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测专利,能够从原始数据中提取不同层次特征

金融界 2024-10-28 20:00:01

金融界2024年10月28日消息,国家知识产权局信息显示,国网河南省电力公司信息通信分公司申请一项名为“一种基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测方法及系统”的专利,公开号CN118821021A,申请日期为2024年7月。

专利摘要显示,本发明公开了一种基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测方法及系统,方法包括:搭建并训练神经网络模型,构建深度学习模型,模型包括至少三个隐藏层和一个输出层;加载训练数据和测试数据,并对数据进行预处理;使用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练;对模型进行测试以验证其性能,使用测试数据集对训练后的深度学习模型进行测试;使用训练后的模型对输入ID进行故障预测,并输出预测结果。本发明通过深度神经网络,能够从原始数据中逐层提取出从简单到复杂、从低级到高级的不同层次特征,增强了特征提取能力,减少人工特征工程的需要,并提高了特征提取的精度和全面性,不仅涵盖了数据的表面信息,也深入挖掘数据中的隐藏模式和深层信息。

本文源自:金融界

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