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上传时间: 2021-01-19
详细说明：电网故障种类繁多、原因复杂，故障抢修时长的预测相对较难。由于深度学习等新技术的兴起，从故障工单中挖掘有效的信息，进而准确地预测故障抢修时长的方法正在变得可行。以历史电网故障抢修工单为研究对象，提出多模型融合的预测方法，将LightGBM、XGBoost和长短期记忆网络的预测结果进行加权融合。实验结果表明，该多模型融合的预测方法可以较为准确地对故障抢修时长进行预估，为电网故障抢修的自动化和智能化提供更好的支撑。
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