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申请/专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多重交织深度学习模型的电网数据校核方法、系统、设备及存储介质，包括：取i个抽样时刻的电网数据作为i组历史数据，取第i+1个抽样时刻的一组电网数据作为一组预测数据，将该组预测数据复制i份作为i组预测数据；对每组历史数据和每组预测数据进行预处理，得到各自固定大小的嵌入矩阵；采用训练好的多重交织深度学习模型对每组历史数据和每组预测数据对应的嵌入矩阵进行特征提取和最大池化处理，得到每组历史数据和每组预测数据对应的向量表示形式；然后采用相似度计算公式，计算历史数据和预测数据之间的匹配度得分判断电网数据是否异常，从而达到数据校核的目的，具有响应速度快、识别准确度高等优点。
主权项：1.一种基于多重交织深度学习模型的电网数据校核方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：同一抽样时刻的所有电网数据称作一组数据，取i个抽样时刻的电网数据作为i组历史数据，取第i+1个抽样时刻的一组电网数据作为一组预测数据，将该组预测数据复制i份作为i组预测数据；步骤2：对每组历史数据和每组预测数据进行预处理，得到各自固定大小的嵌入矩阵；步骤3：采用训练好的多重交织深度学习模型对每组历史数据和每组预测数据对应的嵌入矩阵进行特征提取和最大池化处理，得到每组历史数据和每组预测数据对应的向量表示形式；然后采用相似度计算公式，计算每组历史数据与其对应组的预测数据之间的匹配程度，根据匹配程度输出电网数据校核结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京南瑞信息通信科技有限公司 基于多重交织深度学习模型的电网数据校核方法、系统、设备及存储介质
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