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智能算法在变电设备故障诊断中的优化应用.docx

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    智能算法在变电设备故障诊断中的优化应用

    前言

    长短时记忆网络是一种能够处理长时间依赖关系的递归神经网络。变电设备的异常往往具有较长的预警期，LSTM能够通过记忆过去的状态信息来预测未来的异常，特别适用于处理时间序列数据中存在的长期依赖性问题。其在变电设备健康状态的动态建模中发挥着重要作用。

    基于深度学习的变电设备异常预测方法，凭借其在大规模数据处理、非线性关系建模以及自动特征提取方面的优势，已成为当前电力设备监测领域的重要研究方向。仍面临数据不平衡、特征选择、模型可解释性等挑战，未来的研究将着重解决这些问题，以推动深度学习在变电设备异常预测中的

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