公开(公告)号：CN116257764A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211572537.6

申请日：2022-12-08

Applicant: 三峡大学

Inventor： 崔文浩 ,  郑胜 ,  曾曙光 ,  曾祥云 ,  易爽

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06F18/15

Abstract: 基于多尺度时间窗口的核电运行数据关联性分析方法，对原始的核电运行数据进行预处理；确定状态切换标准，根据不同种类的传感器数据特点，将传感器划分为不同类别，并根据不同类别的传感器划分来确定相应的时间窗口，判断是否有状态切换发生；选定目标传感器，利用多尺度时间窗口搜寻状态切换发生的时间点；利用确定的时间窗口，在各个传感器数据中搜寻对应时间邻域内是否有状态切换发生；计算各个传感器与目标传感器的匹配率，确定其关联性大小。该方法是通过滑动时间窗口，针对传感器数据特征对传感器进行分类，计算匹配率的寻找核电数据之间关联性。该方法可以减小在寻找过程中的占用内存，无需将数据转化为事项，提高搜寻效率。

公开(公告)号：CN117786302A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311764835.X

申请日：2023-12-20

Applicant: 三峡大学

Inventor： 曾曙光 ,  周光荣 ,  郑胜 ,  杨森权 ,  易爽

IPC: G06F17/17 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2411

Abstract: 基于MCC加权的最小二乘支持向量回归异常检测方法，包括以下步骤：选择与设备相关变量的历史运行数据作为MCC‑LSSVR模型的数据集；计算输出变量与其它变量之间的相关系数，选择相关系数大于一个固定值的变量及其对应的数据作为MCC‑LSSVR模型的输入数据；采用Z‑Score方法对输入数据进行归一化处理；利用训练集迭代训练MCC‑LSSVR模型；利用3sigma原则计算阈值，通过预测值和真实值之间的残差是否大于该阈值来判断测试集中数据是否出现异常；计算MCC‑LSSVR模型的MAE和MAPE指标。该方法对训练集进行循环迭代加权，以此降低异常值在整个训练集中的权重，提高模型的鲁棒性，能够更加精准的预测，同时可以提高异常检测的精度。