【摘 要】
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核电站的规模随着经济的发展日益扩大,核电设备运行状态的研究已成为数据挖掘的重要研究领域。核电设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家油气重大专项(2017ZX05013-001)
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核电站的规模随着经济的发展日益扩大,核电设备运行状态的研究已成为数据挖掘的重要研究领域。核电设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决核电设备运行状态难以准确预测等问题,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)循环神经网络的核电设备状态预测方法。首先除去原数据中噪点明显的数据,然后使用z-score标准化方法对数据进行预处理,然后实现LSTM的网络结构设计、网络训练和预测,最后对预测结果进行比较分析。考虑到核电设备各个部件
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