电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

文档序号:37544430发布日期:2024-04-08 13:46阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述将所述训练数据集输入至本次迭代对应的自编码器中,得到目标特征集以及与所述目标特征集对应的重构特征集,包括:

3.根据权利要求2所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述将所述目标特征集输入至所述自编码器的编码层中,得到与所述目标特征集中的每个特征图对应的隐变量,包括:

4.根据权利要求1所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述损失函数的表达式为:

5.根据权利要求1所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述确定训练数据集,包括:

6.根据权利要求1至5任一项所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述将所述目标函数和所述重构特征集输入至本次迭代对应的时序网络中,得到水位变化信息,包括:

7.根据权利要求6所述的电缆隧道水浸预测方法,其特征在于,所述映射函数的表达式为:

8.一种电缆隧道水浸预测装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种存储介质,其特征在于:所述存储介质中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述电缆隧道水浸预测方法的步骤。

10.一种计算机设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器,以及存储器;


技术总结
本申请提供的电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备,方法包括:当接收到水浸预测指令时,基于待预测视频和水位预测模型对未来一段时间内水位变化趋势进行预测。其中,水位预测模型中的自编码器是通过无监督的方式进行训练的,不需对训练数据进行标注,在节约资源的同时,能够减小样本量。而且,水位预测模型中的时序网络能够对水位变化的空间相关性和时间相关性进行分析,进而能够分析待预测视频中的水位变化趋势,以得到水位变化信息。如此,采用该水位预测模型对待预测视频的水位变化情况进行分析,可以对水位变化情况进行水位趋势分析。提高水位预测的全面性和灵活性,进而提高水位预测的准确性。实现了电缆隧道水位的精准分析。

技术研发人员:徐涛,刘智勇,李瀚儒,来立永,张滔,刘群,凌颖
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司广州供电局
技术研发日:
技术公布日:2024/4/7
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