龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：陕西燃气集团富平能源科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于动态PSO优化SVM的LNG大型储罐工况异常检测方法，包括：获取储罐工况监测参数数据集，对获取的监测参数数据集进行预处理，并将监测参数数据集分训练集、测试集以及验证集；构建动态PSO优化的支持向量机模型SVM，选出最优超参数；对支持向量机模型SVM进行训练，使用测试集对支持向量机模型SVM进行测试，根据评估指标评估出训练最好的一组支持向量机模型SVM作为预测模型；将监测参数数据集输入预测模型中，以对泄露风险进行预估，输入最优超参数，对数据集进行分类，获取各类数据集对应的风险。本申请通过构建POS动态优化SVM模型，根据工况监测数据对泄露风险进行评估以及第一时间发现泄露故障。
主权项：1.一种基于动态PSO优化SVM的LNG大型储罐工况异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取储罐工况监测参数数据集，对获取的监测参数数据集进行预处理，并将监测参数数据集分训练集、测试集以及验证集；步骤2，构建动态PSO优化的支持向量机模型SVM，选出支持向量机模型SVM的最优超参数；步骤3，将训练集的数据输入支持向量机模型SVM对支持向量机模型SVM进行训练，输入测试集的数据对支持向量机模型SVM进行测试，根据评估指标评估出训练最好的一组支持向量机模型SVM作为预测模型；步骤4，将监测参数数据集输入预测模型中，以对泄露风险进行预估，输入最优超参数，对数据集进行分类，以获取各类数据集对应的风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西燃气集团富平能源科技有限公司 一种基于动态PSO优化SVM的LNG大型储罐工况异常检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号