[发明专利]基于GRU优化用电信息采集终端故障预测模型的方法及系统有效
| 申请号： | 201910323301.0 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110335168B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 史玉良;陈智智;张坤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GRU优化的用电信息采集终端故障预测方法及系统，所述方法包括：接收终端故障的样本数据，提取与终端故障相关的属性特征；根据属性特征中与终端采集数据稳定状态、传输网络数据稳定状态相关的属性特征，利用GRU门控机制进行稳定状态预测；基于所述属性特征和稳定状态预测结果，采用评分搜索的方法构建并迭代优化贝叶斯网络拓扑结构；基于贝叶斯网络拓扑结构，对贝叶斯网络结构进行参数学习，训练终端故障预测模型；基于所述故障预测模型对在运终端进行故障预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gru 优化 用电 信息 采集 终端 故障 预测 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于GRU优化的用电信息采集终端故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：接收终端故障的样本数据，提取与终端故障相关的属性特征；根据属性特征中与终端采集数据稳定状态、传输网络数据稳定状态相关的属性特征，利用GRU门控机制进行稳定状态预测；基于所述属性特征和稳定状态预测结果，采用评分搜索的方法构建并迭代优化贝叶斯网络拓扑结构；基于贝叶斯网络拓扑结构，对贝叶斯网络结构进行参数学习，训练终端故障预测模型；基于所述故障预测模型对在运终端进行故障预测。
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