一种基于深度混合建模的覆冰拉力预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的多变量覆冰输电线路拉力预测，包括以下步骤：1)获取给定的输电覆冰线路的拉力数据，还有线路周围的气象数据比如温度，湿度，风速等气象数据。2)对每个特征维度的数据进行初步的预处理，进行归一化操作，划分训练集和测试集。3)搭建深度神经网络模型，将数据送入模型中进行处理得到预测的数据。4)对预测得数据进行反归一化，得到最终预测得拉力数据并画图呈现。该模型可以同时捕获线路覆冰数据中的局部信息和长期依赖，从多个方面来挖掘数据,提取特征，解决了现有输电线路覆冰技术中准确性不高，鲁棒性差等问题。