一种基于多源数据的覆冰多维度预测方法及系统

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一种基于多源数据的覆冰多维度预测方法及系统
申请号:CN202511295025
申请日期:2025-09-11
公开号:CN120822152A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多源数据的覆冰多维度预测方法及系统,包括:获取历史覆冰数据并进行预处理,得到融合多源数据,使用改进的旅鼠优化算法对Attention‑LSTM模型进行寻优,得到当前最优解,基于上述得到的数据、最优解对Attention‑LSTM模型进行训练,得到输电线路覆冰预测模型,基于历史覆冰数据对输电线路覆冰预测模型进行训练,获得评估后的输电线路覆冰预测模型;获取目标区域的实时覆冰数据,将实时覆冰数据输入上述获得的模型中进行预测,输出预测结果生成决策辅助信息。本发明通过改进的旅鼠优化算法对Attention‑LSTM模型进行寻优,调整能量因子衰减速率,提高全局最优发现率。
技术关键词
融合多源数据 气象站 线路覆冰厚度 LSTM模型 气象采集装置 阶段 滑动窗口 拉丁超立方采样 算法 因子 概率密度函数 杆塔 决策 位置更新 滑动时间窗口 风险
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