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深度学习算法的舰船用电数据挖掘研究
1
作者
王晓辉
高鹏翔
孙守强
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第9期170-174,共5页
为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与...
为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与故障诊断等需求,运用深度学习算法中的门控循环单元,在原始用电数据内捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,挖掘舰船用电数据规律特征,为舰船用电管理优化提供决策支持。实验证明:该方法可有效实时采集原始舰船用电数据,并有效挖掘舰船用电数据规律特征;应用该方法后,可有效提升舰船电力系统负荷预测精度。
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关键词
深度学习算法
舰船用电数据
数据
挖掘
长短期记忆网络
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题名
深度学习算法的舰船用电数据挖掘研究
1
作者
王晓辉
高鹏翔
孙守强
机构
青岛黄海学院
青岛大学
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第9期170-174,共5页
基金
山东省教育厅本科教学改革研究项目(M2022328)。
文摘
为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与故障诊断等需求,运用深度学习算法中的门控循环单元,在原始用电数据内捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,挖掘舰船用电数据规律特征,为舰船用电管理优化提供决策支持。实验证明:该方法可有效实时采集原始舰船用电数据,并有效挖掘舰船用电数据规律特征;应用该方法后,可有效提升舰船电力系统负荷预测精度。
关键词
深度学习算法
舰船用电数据
数据
挖掘
长短期记忆网络
Keywords
deep learning algorithms
ship power consumption data
data mining
long short term memory network
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习算法的舰船用电数据挖掘研究
王晓辉
高鹏翔
孙守强
《舰船科学技术》
北大核心
2025
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