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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种基于VMD分解的CNN‑BiGRU‑MHA高海拔多因素输电线路无线电干扰预测方法，包括以下步骤：步骤一、在高海拔位置搭建观测站，采集边相导线投影外20m处无线电干扰数据，同时利用气象站和天气现象仪对环境因素数据进行采集；步骤二、针对无线电干扰受多环境因素影响，采用皮尔逊相关性系数对原始无线电干扰及其环境因素数据进行筛选，选择与无线电干扰相关度较高的环境因素数据作为预测模型的输入；步骤三、采用变分模态分解对数据进行分解，得到相对平稳的子序列，将卷积神经网络和双向门控循环单元相结合，充分提取无线电干扰数据本身的时空特征；步骤四、引入多头注意力机制自动为双向门控循环单元隐藏层状态分配相应的权重，以区分不同时间无线电干扰序列的重要性；步骤五、利用鲸鱼优化算法来对双向门控循环单元模型的两个超参数进行寻优，得到最优参数组合；步骤六、将各子模态预测结果叠加得到最终无线电干扰预测结果。本发明能够较为准确的预测出输电线路无线电干扰，为实际工程中的无线电干扰预测方法研究提供了思路。
主权项：1.一种基于VMD分解的CNN-BiGRU-MHA高海拔多因素输电线路无线电干扰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在高海拔位置搭建观测站，采集边相导线投影外20m处无线电干扰数据，同时利用气象站和天气现象仪对环境因素数据进行采集；步骤二、针对无线电干扰受多环境因素影响，采用皮尔逊相关性系数对原始无线电干扰及其环境因素数据进行筛选，选择与无线电干扰相关度较高的环境因素数据作为预测模型的输入；步骤三、采用变分模态分解对数据进行分解，得到相对平稳的子序列，将卷积神经网络和双向门控循环单元相结合，充分提取无线电干扰数据本身的时空特征；步骤四、引入多头注意力机制自动为双向门控循环单元隐藏层状态分配相应的权重，以区分不同时间无线电干扰序列的重要性；步骤五、利用鲸鱼优化算法来对双向门控循环单元模型的两个超参数进行寻优，得到最优参数组合；步骤六、将各子模态预测结果叠加得到最终无线电干扰预测结果。
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百度查询： 三峡大学 一种基于VMD分解的CNN-BiGRU-MHA高海拔多因素输电线路无线电干扰预测方法
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