本科毕业
设计
基于
多层循环高速网络
的油中气体预测
学院
自动化
学院
专业
电气工程及其自动化
年级班别
2018
级
电气工程及其自动化
2
班
学号
311800
1213
学生姓名
钟铭伟
指导教师
范竞敏
20
22
年
6
月
摘要
分析变压器的油中气体的浓度，是判断变压器运行状态的一个重要的依据。传统的深度学习方法在非线性非平稳序列产生较大的振荡时，不能很好地识别出振荡位置，且没有考虑外源因素的影响。为了更准确地预测未来一段时间变压器油中的气体含量，并为了综合考虑外源因素的影响，本文引入了
Hierarchical Attention Based Recurre
基于多层循环高速网络的油中气体预测-19856字.docx