摘要
本发明涉及电网安全技术领域,公开一种架空输电线路覆冰厚度预测方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取待预测架空线路的历史数据和未来气象数据;对历史数据进行预处理和特征工程得到优化历史数据;将优化历史数据划分为训练集和测试集,通过训练集对多个弱学习器候选模型进行训练,在验证集上计算各弱学习器候选模型的得分,确定强学习器模型;将优化历史数据和未来气象数据划分为总验证集和总测试集,通过各强学习器模型和总验证集训练元学习器模型,将各强学习器模型在总测试集上的预测结果输入元学习器模型,得到总测试集的最终覆冰厚度预测值。本申请通过多模型融合对未来覆冰厚度进行预测,提升架空输电线路覆冰厚度预测的准确度。
技术关键词
学习器
历史气象数据
训练集
特征工程
覆冰线路
时间段
异常数据
序列
可读存储介质
编码
预测装置
成分分析
多模型
处理器
计算机设备
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NARX神经网络
单步预测方法
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