[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的天气相关故障预测方法在审
| 申请号： | 202110778916.X | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113420829A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;方健;何治安;毕炳昌;张敏;何嘉兴;林翔 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 510620 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的天气相关故障预测方法，包括，通过气象站收集天气数据，并收集相应的故障计数记录；基于贝叶斯神经网络构建初始天气相关故障预测模型；从天气数据中提取五个天气特征，并根据故障计数记录将天气故障计数分为三个故障风险等级，利用Pearson相关系数计算五个天气特征与三个故障风险等级之间的相关性；训练初始天气相关故障预测模型，获得天气相关故障预测模型，通过天气相关故障预测模型预测天气相关故障；本发明基于贝叶斯网络构建预测模型，针对于不平衡的数据集其预测结果的可靠性较高，并且能够适应小数据集；同时该模型具有估计预测不确定性的能力，能够实时获取最大天气相关风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 神经网络 天气 相关 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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