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本发明属于非侵入式负荷识别技术领域,具体为一种基于深度学习的设备开关状态检测方法。本发明对序列?点处理方式进行改进,即将对单个点的预测变成对一定目标序列长的预测,该目标序列更靠近中点以及中点附近的值,在保证较好预测性能的前提下提高预测的效率;同时引入用于原始音频信号建模的网络模块,采用堆叠空洞卷积来扩大网络的接收域,实现对长数据序列的高效建模并预测输出;网络模块包括:回归网络,用于对聚合负载数据进行负荷分解,得到不同设备的负载数据;分类网络,得到相应设备的负荷状态,整体输出综合两部分的信息,得到更加准确的设备开关状态预测结果。本发明在非侵入式设备开关状态识别方面具有显著优越性。