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基于深度学习的铁路供电设备负荷数据预测
摘 要：
提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的铁路供电设备负荷
预测
方法,可直接从历史及当前
数据
中识别供电设备变化特征,进而对供电设备负荷做出准确预测.
作 者：
戴明1;汤浩2;胡震3
单 位：
1.南京恒星自动化设备有限公司;2.中国铁路上海局集团有限公司南京供电段;3.南京邮电大学自动化学院
关键字：
基于深度学习;铁路供电设备;负荷数据;预测
页 码：
326-328
出 处：
电力设备管理
-
2022年02期
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