基于LSTM循环神经网络的电力故障挖掘研究

正随着电力信息化程度不断加深,电力单位积累了包含海量信息的文本数据。电力故障抢修记录作为重要文本资源,对其进行深入挖掘,有利于合理制定电力检修计划、排查电力故障。研究结果表明,引入外部知识的词向量使深度学习模型拟合得更快,分类准确率也大幅提升。