一种基于SSA与LSTM网络的风速异常波动检测方法

    公开(公告)号:CN116881829A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310893023.9

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本发明提供一种基于SSA与LSTM网络的风速异常波动检测方法,涉及矿井通风技术领域;通过将传感器监测数据进行分解、重构去除因湍流脉动产生的数据噪声,然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测;为监测监控数据中的异常波动识别提供了技术支持,对提高传感器监测监控数据的可信度和应用性具有重大意义。

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