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發(fā)視頻基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)清洗策略
資料介紹
針對(duì)變壓器設(shè)備大數(shù)據(jù)狀態(tài)評(píng)估過(guò)程中存在數(shù)據(jù)缺失以及異常數(shù)據(jù)等問(wèn)題，提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)清洗策略。首先通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，建立了衡量狀態(tài)監(jiān)測(cè)量間關(guān)聯(lián)程度的數(shù)學(xué)模型，找出具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的時(shí)間序列。然后利用基于密度的聚類算法檢測(cè)出序列中的缺失值以及異常點(diǎn)，提出了考慮序列關(guān)聯(lián)性的清洗流程和規(guī)則，有效區(qū)分可清洗的傳感器數(shù)據(jù)異常和設(shè)備狀態(tài)異常。針對(duì)可清洗的數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)修正，并動(dòng)態(tài)修正小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和組合預(yù)測(cè)，提高了網(wǎng)絡(luò)的清洗效率和準(zhǔn)確率。以實(shí)際變壓器設(shè)備在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明序列數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能夠有效提高變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確度。
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