深度学习理论与电网相量数据融合的时间序列异常检测



深度学习理论与电网相量数据融合的时间序列异常检测

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深度学习理论与电网相量数据融合的时间序列异常检测

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 课题的研究背景及意义	第11页
1.2 国内外研究现状	第11-18页
1.2.1 电力系统稳定性分析	第11-12页
1.2.2 异常检测方法	第12-16页
1.2.3 时间序列数据分析方法	第16-18页
1.3 本文的主要工作	第18页
1.4 论文的组织结构	第18-20页
第二章深度学习与异常检测理论	第20-44页
2.1 神经网络理论	第20-41页
2.1.1 感知机模型	第20-21页
2.1.2 卷积神经网络	第21-27页
2.1.3 神经网络训练	第27-41页
2.2 异常检测理论	第41-43页
2.3 本章小结	第43-44页
第三章基于RNN的时间序列异常检测模型	第44-59页
3.1 循环神经网络编解码框架的异常检测模型关键技术	第44-51页
3.1.1 循环神经网络	第44-48页
3.1.2 时间序列数据相似性度量	第48-51页
3.2 电力系统相量时间序列数据预处理	第51-52页
3.3 电网时间序列异常检测算法概述	第52-56页
3.4 实验结果与分析	第56-58页
3.5 本章小结	第58-59页
第四章基于图像纹理特征的时间序列降维模型	第59-71页
4.1 电力系统时间序列数据采集与预处理技术	第59-62页
4.2 基于图像纹理特征的数据特征提取降维模型设计	第62-67页
4.3 实验结果与分析	第67-69页
4.4 本章小结	第69-71页
第五章总结与展望	第71-73页
5.1 论文主要工作总结	第71页
5.2 下一步研究工作展望	第71-73页
参考文献	第73-76页
致谢	第76-77页
攻读硕士期间取得主要成果	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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