利用LSTM编码器-解码器模型、Transformer序列预测模型及BeLSTM模型预测电力变压器油温

简介：
本研究采用LSTM编码器-解码器、Transformer和BeLSTM三种深度学习模型，旨在精确预测电力变压器油温变化趋势，提升设备运维效率与安全性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时经常会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得它们难以有效地捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来改进。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样在整个序列中运行，并且可以轻松地保持其上信息的稳定状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的数据将被添加到记忆单元里。这个决策基于当前时刻的数据和前一时刻隐藏层的状态来做出。 - 遗忘门：遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些旧的信息，同样依据的是当前时刻的数据与上一个时间点的隐藏状态来进行判断。 - 输出门：输出门控制着哪部分信息会被传递到下一个时间步的隐藏状态中。这个过程也是基于当前输入和先前的状态来完成。 LSTM的工作流程可以概括为以下几个步骤： 1. 利用遗忘门确定哪些记忆单元中的旧数据需要被清除； 2. 通过输入门决定哪个新的信息将加入到记忆单元里； 3. 更新记忆单元内部的数据状态； 4. 使用输出门选择性地从内存中提取相关信息并传递给下一个时间步的隐藏层。 由于LSTM能够处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务上表现出色，例如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等。