请对上述代码的数学模型进行详细介绍
时间: 2024-03-29 19:39:20 浏览: 20
上述代码所使用的数学模型是一个基于深度神经网络的二分类模型,用于对风力发电系统中的异常情况进行识别和分类。具体来说,该模型包含多个Dense层,使用sigmoid激活函数进行二分类,其数学模型可以表示为:
$$
f(x) = \sigma(w_{L_3} \cdot \sigma(w_{L_2} \cdot \sigma(w_{L_1} \cdot x + b_{L_1}) + b_{L_2}) + b_{L_3})
$$
其中,$x$表示输入的特征向量,$w_{L_1}, w_{L_2}, w_{L_3}$和$b_{L_1}, b_{L_2}, b_{L_3}$分别表示三个Dense层的权重和偏置,$\sigma$表示sigmoid激活函数。
具体地,输入的特征向量是一个维度为input_shape的向量,其中包含了风力发电系统的各种参数,如风速、转速、温度、压力等。这些特征向量经过第一个Dense层后,得到一个维度为128的向量,然后再经过第二个Dense层和第三个Dense层,逐步提取和组合特征,最终得到一个维度为1的输出,表示输入的特征向量对应的风力发电系统是否出现异常。我们使用sigmoid激活函数将输出映射到[0,1]区间,表示概率值,当概率值大于0.5时,认为风力发电系统出现异常,否则认为正常。
该模型使用了Keras框架进行实现,使用了二元交叉熵损失函数和Adam优化算法进行训练。在训练过程中,我们通过反向传播算法来更新模型的权重和偏置,最小化损失函数,提高模型的准确率和泛化能力。在训练完成后,我们可以使用该模型来对新的特征向量进行预测,实现对风力发电系统中的异常情况进行自动识别和分类。