基于深度学习的电力设备智能运行方式的研究

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针对常规技术难以量化电网复杂信息的问题,引入深度学习算法,构建出新型的学习系统。通过BP神经网络算法模型能够监测电力设备的运行故障,应用随机矩阵理论模型能够对电力设备相关参数信息建立起逻辑关系联系,以评价一种参数对另一种参数的影响。通过决策树分类算法能够对电力设备智能运行方式的各个数据信息进行分类,可以使用户快速查找数据。试验结果表明,所研究的算法提高了数据分析能力。
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