摘要
本发明公开了基于深度学习与贝叶斯模型的智能电网预警方法包括,收集图像数据、时间序列数据、文本数据,并对数据进行预处理;根据预处理后的数据进行多模态数据融合处理;采用实时监控与反馈机制技术,进行电网预警。本发明通过深度融合深度学习和贝叶斯模型,设计了多模态数据融合和模式识别方法,实现了对电网异常事件的高效、准确预警。多层混合神经网络架构能够处理不同类型的数据,提高模型的鲁棒性和泛化能力。动态贝叶斯网络和实时监控与反馈机制使系统能够及时响应新的数据和情况,保持预警的高精度。
技术关键词
贝叶斯模型
预警方法
智能电网
动态贝叶斯网络
多模态数据融合
矩阵
PageRank算法
动态更新
电网异常事件
捕捉关键词
隐马尔科夫模型
融合深度学习
超参数
模式识别方法
预警模块
神经网络架构
机制