融合经验知识的电动自行车充电异常智能识别方法及系统

本发明属于电数据处理技术领域，公开了融合经验知识的电动自行车充电异常智能识别方法及系统。该方法首先对电动自行车充电功率数据进行重构；其次，根据在TCN模型中设置不同步长的卷积层，以捕捉不同时间尺度下的特征，并加入余弦退火学习率调整策略和门控循环单元以提高识别精度和训练速度；最后，对模型输出的置信度低于阈值的样本，调用人工经验知识判断其是否存在潜在的充电异常情况。结合人工经验知识可以弥补TCN模型在异常情况下的不足，纠正可能出现的误判或漏判问题，进一步挖掘数据中隐藏的异常信息。本发明融合TCN深度学习模型的检测能力和人工经验知识的灵活性、准确性，提高了对电动自行车充电异常识别的准确性和可靠性。