基于注意力机制和LSTM的电力通信设备状态预测

摘要：

随着电力通信网络的快速增长,网络中通信设备的在线状态预测对于提升运维可靠性具有重要意义.在实际场景中,设备工作数据来源复杂,往往存在数据维度高、特征稀疏且模式重复等问题,导致传统的预测方法性能非常受限.本文提出一种基于注意力机制和LSTM(长短时记忆)模块的设备状态预测模型.模型训练分2阶段进行,保证注意力机制能够通过端到端学习对原始特征进行充分降维并提取出最相关的信息进行状态预测.基于电力通信网络真实运维数据进行一系列验证实验,结果表明所提方法在设备状态预测问题中的有效性.

关键词：注意力、长短时记忆、神经网络、设备状态预测

分类号：TP277;TP18(自动化技术及设备)

资助基金：国网江苏省电力有限公司科技项目SGJSXT00DDJS1900167

在线出版日期：2020-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-16