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基于LSTM循环神经网络的电力故障挖掘研究
摘 要:
随着电力信息化程度不断加深,电力单位积累了包含海量信息的文本
数据
。电力故障抢修记录作为重要文本资源,对其进行深入挖掘,有利于合理制定电力检修计划、排查电力故障。研究结果表明,引入外部知识的词向量使深度学习模型拟合得更快,分类准确率也大幅提升。
作 者:
周洋1 陈丹升2 刘晓枫3 汪娟玉3
单 位:
1. 国网浙江义乌市供电有限公司 2. 国网浙江省电力有限公司 3. 浙江华云信息科技有限公司
关键字:
页 码:
61-64
出 处:
电气时代
-
2021年01期
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