[发明专利]一种基于概率神经网络算法的电缆状态评估方法有效
| 申请号： | 201610602880.9 | 申请日： | 2016-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN106251059B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 李玉凌;李二霞;樊勇华;亢超群;史常凯 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院;国家电网公司;国网北京市电力公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于概率神经网络算法的电缆状态评估方法，根据电缆设备基本信息、运行信息、运检信息、家族缺陷等多类别的信息源，构建多源信息数据库；运用因子分析法对不完备信息下的数据库进行预处理，提出基于概率神经网络的多源信息融合算法，对不完备信息条件下对电缆整体状态进行综合评估。本发明能够及时发现和准确判断电缆故障，并能全面反映电缆运行状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 概率 神经网络 算法 电缆 状态 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于概率神经网络算法的电缆状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：利用电缆状态评价因素集建立电缆状态多源信息数据库，该数据库中包含M个状态量，及N组电缆状态历史数据构成的样本；将电缆的状态分为四种状态：正常状态、注意状态、异常状态和严重状态；/n步骤2：根据所建立的电缆状态多源信息数据库，判断本次状态评估的状态量是否完备；对于完备信息的状态量，即不缺失任何状态量时，直接将众多的状态量提取为表征电缆状态信息的主因子；对不完备的信息的状态量，则先从多源息数据库中剔除所缺失的状态量，再将剩余的状态量提取为表征电缆状态信息的主因子；/n步骤2中所述将剩余的状态量提取为表征电缆状态信息的主因子，是采用因子分析法分析提取主因子；/n每一个状态量都能表示成主因子的线性函数与特殊因子之和，即/nX
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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