一种用于泛微网PMU量测数据的压缩方法

本发明公开了一种用于泛微网PMU量测数据的压缩方法，包括如下步骤：步骤1、采用多门控混合专家模型将一个复杂任务拆分为多个相互独立的子任务，将特征提取层以特定的规则划分为多个Expert，并引入门控机制控制各Expert对各子任务的权重；步骤2、输出至双向长短时记忆网络解码器中，利用解码器训练学习出输入和输出之间的关系，从而实现对单相初始数据的重构；步骤3、采用双向长短时记忆网络模型去解决时间序列数据中过往状态和此刻状态的多方向依赖关系，拼接后输出最终结果，达到数据压缩的效果。本发明合理利用初始数据之间的相关性，对量测数据实现高精度的重构，从而提升数据压缩的效率。