基于BiLSTM-TCNN的台区户变关系自动识别方法

传统识别方法在分类过程中提取数据特征存在次序性,导致台区户变关系识别结果误差较大,为此,提出了基于BiLSTM-TCNN的台区户变关系自动识别方法。采用远程集中抄表的方式获取台区用户的用电数据,并对原始数据进行预处理后作为样本数据,构建一种由BiLSTM和TCNN组成的并行结构分类模型,将样本数据输入模型,经训练后输出台区户变关系自动识别结果。结果表明,该设计方法识别台区户变关系时皮尔逊相关系数值为0.98,证实了该方法具有较高的识别精度。