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基于VMD的CNN-BiGRU-ATT高海拔输电线路无线电干扰预测
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作者 张子豪 黄悦华 +3 位作者 陈庆 向晨光 张璐 熊威 《高电压技术》 北大核心 2025年第10期5262-5273,I0021,共13页
针对高海拔多环境因素影响下输电线路无线电干扰预测精度不准的问题,该文提出一种基于变分模态分解的卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制的组合预测模型。首先,在海拔2420m地区搭建了长期观测站,采集了无线电干扰与周围环境因素... 针对高海拔多环境因素影响下输电线路无线电干扰预测精度不准的问题,该文提出一种基于变分模态分解的卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制的组合预测模型。首先,在海拔2420m地区搭建了长期观测站,采集了无线电干扰与周围环境因素数据,采用皮尔逊相关分析对无线电干扰及其环境因素数据进行筛选;其次,针对无线电干扰数据的非线性特点,采用VMD对其进行处理,得到一系列相对平稳的子序列;然后,将各子序列作为组合模型CNN-Bi GRU-ATT的输入。同时,为提高模型预测性能,利用鲸鱼优化算法来对双向门控循环单元网络的2个超参数进行寻优,得到最优参数组合。最后,将各子序列预测结果叠加重构得到最终无线电干扰预测结果。结果表明,该文所提方法在单步预测上的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别为2.134、1.125、0.594,并且在多步预测中相较于其他模型具有更准确的预测结果。 展开更多
关键词 输电线路无线电干扰 多环境因素 变分模态分解 鲸鱼优化算法 双向门控循环单元
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