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文档简介
一种高频电力数据深度无损压缩方法及系统一种高频电力数据深度无损压缩方法及系21)设计电力数据特征提取模型T_Transformer，所述T_Transformer模型基于所述T_Transformer模型基于Transformer模型，在Encoder与Decode层归一化后使用前馈网络层得到Encod式(5)中使用了两层Dense函数与一层Relu激活函数，Encoder的每一个子层之后会接3算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被执行时,实现权利要求1或2所述4[0004]本发明要解决的技术问题是：现有的深度压缩感知算法不适用对电力数据的压[0006]1)设计电力数据特征提取模型T_Transformer，所述T_Transformer模型基于5[0012]本发明设计T_Transformer模型作为训练的网络，相较于文本数据词与词之间的6[0036]为了使网络更能本学习高频电力数据的序列特征，本发明设计了T_Transformer[0038]T_Transformer分为Encoder与Decoder两个部分，本发明对输入数据首先需要经7j的距离。[0050]式(5)中使用了两层Dense与一层Relu激活函数。Encoder模块的每一个子层之后[0052]如图3所示，本发明方法总体步骤为调用模型得到采集的各居民用电数据的电力特征，并通过编码方法进行压缩，本发明实施例使用的编码方式为算术编码Arithnetic[0053]待压缩电力数据为多位数，每个数据经T_Transformer模型处理后得到一个对应[0054]比特编码由图5所示，在图4得出更新的概率区间后，使用low表示该区间的左边89
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