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基于LSTM神经网络算法互联网电视EPG业务隐患预测的应用研究
1
作者 班雪飞 倪峰 +2 位作者 周玮 马占婕 孙忠岩 《现代信息科技》 2024年第1期99-103,共5页
伴随三网融合的深入开展以及智慧物联网技术的发展,家庭宽带加互联网电视已成为新的智慧家庭入口。为了解决互联网电视业务质量监测手段在时序上的先天滞后无法先于用户发现隐患故障的问题,通过引入神经网络LSTM算法实现数据注智业务运... 伴随三网融合的深入开展以及智慧物联网技术的发展,家庭宽带加互联网电视已成为新的智慧家庭入口。为了解决互联网电视业务质量监测手段在时序上的先天滞后无法先于用户发现隐患故障的问题,通过引入神经网络LSTM算法实现数据注智业务运维能力,聚焦EPG业务服务质量,从业务历史波动识别异常并做出预测预警,实现EPG业务质差隐患识别和预测,隐患发现时长缩短至0.5小时,隐患识别及时率和准确率均在90%以上。 展开更多
关键词 互联网电视 EPG业务质量 LSTM算法 隐患预测
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基于无人机激光点云的电力线路树障隐患预测技术分析 被引量：1
2
作者 许志浩 周利 +2 位作者 吕伟 欧阳俊杰 万浩伟 《工程建设与设计》 2024年第1期159-161,共3页
为解决无人机激光测距存在的树木隐患排查不全的问题,提出采用激光点云数据实现电力线路树障隐患预测。通过实现电力线点云数据自动提取和分类,完成单木分割分类管理,并建立模型实现数据生长态势预测,能够解决树木畸形生长带来的树障隐... 为解决无人机激光测距存在的树木隐患排查不全的问题,提出采用激光点云数据实现电力线路树障隐患预测。通过实现电力线点云数据自动提取和分类,完成单木分割分类管理,并建立模型实现数据生长态势预测,能够解决树木畸形生长带来的树障隐患排查难题。研究结果表明,利用贝叶斯估计法对树木生长态势实施科学预测,根据树木和导地线距离精准评估树障隐患风险,能够为解决树障隐患排查问题提供有效技术方案。 展开更多
关键词 无人机 激光点云 电力线路 树障隐患预测
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