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国家知识产权局信息数据显现，国网江西省电力有限公司电力科学研究院;江西省气候服务中心（江西省专业气候台、江西省气候宣扬与科普中心）请求一项名为“根据机器学习的输电线路毛病率猜测模型练习方法及体系”的专利，公开号CN121211291A，请求日期为2025年11月。
专利摘要显现，本发明触及模型练习技术领域，详细为根据机器学习的输电线路毛病率猜测模型练习方法及体系。本发明选用改善的反间隔加权插值算法，引进时效性权重、可靠性权重和地势束缚权重，将区域气候格点数据映射至杆塔坐标方位并对齐时刻序列；核算毛病样本与非毛病样本中气候因子的呈现频率，核算单因子相关权重和多因子协同相关权重；将气候因子特征向量、相关权重与毛病标签组合构成练习数据集；构建包括注意力层的神经网络模型，根据单因子相关权重核算注意力权重并练习模型。本发明经过相关权重引导注意力机制，使模型优先重视高相关度气候因子，有用提高猜测精度。
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