《表1 LSTM网络的参数设置》

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《基于MODWT和LSTM网络的分布式电网故障诊断》

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LSTM网络的故障分类模型由输入层、隐含层和输出层组成，将经过特征提取后的8维特征向量组成的输入数据，输入数据通过随机分配分成训练数据集和测试数据集，测试数据集将用于验证其性能。输出目标维数是短路故障的11种类型，隐含层为一层，其状态维数以及剩余参数的设置对网络的训练至关重要，将直接决定最终的分类效果，若选择不恰当还可能会出现过拟合和欠拟合等现象。通常它们没有确定的选择，可以通过经验公式和不断试验来设置。本文具体的参数设置如表1所示：