北京
分享至
国家知识产权局信息显示，国网江西省电力有限公司电力科学研究院;江西省气象服务中心（江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心）申请一项名为“基于机器学习的输电线路故障率预测模型训练方法及系统”的专利，公开号CN121211291A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，本发明涉及模型训练技术领域，具体为基于机器学习的输电线路故障率预测模型训练方法及系统。本发明采用改进的反距离加权插值算法，引入时效性权重、可靠性权重和地形约束权重，将区域气象格点数据映射至杆塔坐标位置并对齐时间序列；统计故障样本与非故障样本中气象因子的出现频率，计算单因子关联权重和多因子协同关联权重；将气象因子特征向量、关联权重与故障标签组合形成训练数据集；构建包含注意力层的神经网络模型，基于单因子关联权重计算注意力权重并训练模型。本发明通过关联权重引导注意力机制，使模型优先关注高关联度气象因子，有效提升预测精度。
声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
本文源自：市场资讯
作者：情报员
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
