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智能算法在变电设备多维数据融合与分析中的应用
引言
集成学习通过结合多个模型的预测结果，能够有效提升预测的稳定性和准确性。未来的研究可以探索深度学习与集成学习相结合的方法，通过多模型融合，进一步提高变电设备异常预测的精度和可靠性。
尽管深度学习在异常预测中表现出色，但其黑箱性质使得模型的可解释性成为一个关键问题。对于电力行业而言，模型不仅需要提供准确的预测结果，还需要能够解释预测结果的原因，以便进行合理的决策。因此，如何提高深度学习模型的可解释性，使其在变电设备监测中的应用更加透明，是一个亟待解决的技术难题。
随着变电设备监测领域的不断发展，不
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