一种基于频繁项集推理的水电信号异常判断方法

    公开(公告)号:CN115470831B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211365483.6

    申请日:2022-11-03

    IPC分类号: G06F18/00 G06F18/21 G06N5/04

    摘要: 本发明涉及水电监控技术领域,公开了一种基于频繁项集推理的水电信号异常判断方法。本发明包括:获取原始数据,从原始数据中提取出信号数据和动作数据并进行预处理,构建信号数据和动作数据结合的信号+动作对;对信号+动作对进行关系挖掘,获取伴生关系集、共生关系集和因果关系集;根据伴生关系集、共生关系集和因果关系集对新到的连续的信号组成的信号流进行检测,判断信号流中是否存在异常,对存在异常的信号区间进行标注。本发明从频繁模式的角度定义信号关系,基于apriori和prefixSpan算法提出关系挖掘方法,得到共生,伴生和因果关系所对应的信号对,基于信号关系对到来的日志信号进行自动判断异常,提高异常检测效率。

    一种基于深度指数平滑网络的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN115566667A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211144945.1

    申请日:2022-09-20

    IPC分类号: H02J3/00 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及负荷预测技术领域,公开了一种基于深度指数平滑网络的短期负荷预测方法,本发明初始化三个因子:季节因子、趋势因子、平滑因子,计算当前推断单元网络中这三个因子在设定时刻的状态,向下一个推断单元网络输出三个因子,迭代运行,直到最后一个推断单元网络运行结束,基于最后一个推断单元网络输出的三个因子计算预测值。本发明设计了一种新的推断单元网络,通过计算三个因子:季节因子、趋势因子和平滑因子,达到可解释目的。季节因子用于描述序列的季节特征,趋势因子描述序列的趋势走向,平滑因子是描述序列的平滑程度。在负荷预测中,构建具有可解释性的预测模型,能够让用户理解模型的推理过程,有助于增加对模型的可信度。