一种基于深度学习的智能配变终端数据处理方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能配变终端数据处理方法，包括：首先对智能配变终端采样数据依次进行预处理以及归一化处理，进而构建训练集与测试集；而后借助量子粒子群优化算法的全局优化能力与长短期记忆网络模型的时序建模能力，构建深度学习组合模型；最后依据实时数据的评估精度，动态调整所述深度学习组合模型的参数；本发明通过插值与箱型图对采样数据预处理，并按照时间序列对数据进行归一化及数据集划分，建立预测精度评价指标，结合量子粒子群优化算法的全局优化能力与长短期记忆网络模型的时序建模能力，构建深度学习组合模型，并根据实时数据的预测结果与评价精度，实时调整模型参数。