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基于机器学习的变电设备剩余寿命预测方法
引言
在变电设备故障诊断中,数据的采集和处理是智能算法成功应用的基础。随着传感器技术的发展,变电设备在运行过程中会产生大量的监测数据。如何从这些数据中提取有效的特征,并通过算法进行分析,是优化故障诊断的重要环节。
变电设备的异常预测通常需要在短时间内完成,以便及时采取措施避免设备损坏。深度学习模型虽然能够提供高准确度的预测,但其计算复杂度较高,尤其是在处理大规模数据时,可能无法满足实时预测的需求。因此,如何优化模型的计算效率,提升预测速度,是深度学习应用于变电设备异常预测的又一挑战。
智能算法的优化可从数
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