一种基于循环神经网络的GIS故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于循环神经网络的GIS故障预测方法。包括数据处理模块和循环神经网络识别模块。数据处理模块中，先对所采集的较长一段时间的GIS历史参数数据进行处理，再使用数学函数赋值的方法来构造待训练循环神经模型的训练与测试样本。在循环神经网络识别模块中，首先构建循环神经模型结构，接着使用循环神经模型进行异常点检测，为样本数据贴上标签，再使用确定标签后的样本数据对循环神经模型进行训练，调整模型参数，将修正后的循环神经模型作为GIS故障预测模型；最后输入测试数据，预测输出GIS未来可能发生故障的概率与故障类型。