水电站机电技术2022，Vol.45Issue(10)：P.75-80,6.
基于LSTM-BP神经网络的变压器气体故障诊断方法
谭曜堃 1丁旭 1黄孔 1马腾飞 1康志远1
作者信息
- 1. 五凌电力有限公司五强溪水电厂,湖南沅陵419600 湖南省水电智慧化工程技术研究中心,湖南长沙410004
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摘要
关键词
长短期记忆网络/变压器气体故障/诊断办法分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
谭曜堃,丁旭,黄孔,马腾飞,康志远..基于LSTM-BP神经网络的变压器气体故障诊断方法[J].水电站机电技术,2022,45(10):P.75-80,6.
