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申请/专利权人：威海海洋职业学院
摘要：本发明公开了一种人工智能海洋渔船电力故障预测方法及系统，涉及电数据处理技术领域，包括分析渔船时间异常序列数据的正常时间和异常时间的比例来设定该类型渔船数据的时间间隔，将波动最大的特征值筛选出来作为该类型渔船数据的特征值；比对渔船时间异常序列数据时间下的每种环境时间序列数据的变化情况，并且赋予每种环境数据对应的影响权重；根据影响权重和环境数据确定环境影响力，构建渔船时间异常序列数据的异常图；基于预测异常图与异常图列表中的异常图进行匹配，以此来预测电力故障。构建了渔船时间异常序列数据的异常图，通过异常图的多种属性来判断故障情况，以此提高电力故障的预测准确性和适应性，保证了渔船电力稳定运行。
主权项：1.一种人工智能海洋渔船电力故障预测方法，其特征在于，包括：获取渔船电力故障时的相关数据，并将相关数据划分为渔船数据和环境数据，并且按照时间顺序得到渔船时间序列数据和环境时间序列数据，通过渔船时间序列数据上的数据异常情况来筛选渔船时间序列数据，得到渔船时间异常序列数据；分析渔船时间异常序列数据的正常时间和异常时间的比例来设定该类型渔船数据的时间间隔，应用时间间隔确定渔船时间序列数据每种特征值的波动，将波动最大的特征值筛选出来作为该类型渔船数据的特征值；比对渔船时间异常序列数据时间下的每种环境时间序列数据的变化情况，并且赋予每种环境数据对应的影响权重；根据影响权重和环境数据确定环境影响力，将渔船数据的特征值、时间间隔以及环境影响力构建渔船时间异常序列数据的异常图，优化异常图，以此确定每种渔船电力故障的异常图列表；通过预测模型来预测未来一段时间内的渔船数据和环境数据，并生成预测异常图，基于预测异常图与异常图列表中的异常图进行匹配，以此来预测电力故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 威海海洋职业学院 一种人工智能海洋渔船电力故障预测方法及系统
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