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申请/专利权人：北京工业大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230843A
主分类号：G16C20/20
分类号：G16C20/20;G06F18/2135;G16C20/70;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提供了双空间嵌套双窗口漂移检测的CO排放预测方法及系统，通过获取历史数据集的典型样本数据集，构建离线预测模型和特征空间漂移检测模型；计算典型样本数据集的控制限和历史数据集的控制限；结合基于误差空间内窗口的快速漂移检测方法和基于固定周期特征空间外窗口的特征空间鲁棒漂移检测方法，分别得到快速霍夫丁漂移样本和鲁棒主成分漂移样本；再结合并更新快速霍夫丁漂移样本和鲁棒主成分漂移样本的并集，实现CO排放浓度的预测。本发明通过结合误差空间固定内窗口和特征空间固定外窗口，并利用k‑means提取典型数据，可以对含有噪声的数据进行快速漂移检测，并在快速漂移时动态更新历史预测模型，使CO的预测结果更加准确。
主权项：1.双空间嵌套双窗口漂移检测的CO排放预测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用k均值算法，获取历史数据集的典型样本数据集，基于所述典型样本数据集分别构建离线预测模型和特征空间漂移检测模型；利用鲁棒主成分分析，计算所述典型样本数据集的控制限；利用快速霍夫丁漂移检测方法，计算所述历史数据集的控制限；结合基于误差空间内窗口的快速漂移检测方法和基于固定周期特征空间外窗口的特征空间鲁棒漂移检测方法，对在线测试数据集进行检测，分别得到快速霍夫丁漂移样本和鲁棒主成分漂移样本；结合所述快速霍夫丁漂移样本和所述鲁棒主成分漂移样本，得到并集，再对所述并集进行更新，以实现CO排放浓度的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 双空间嵌套双窗口漂移检测的CO排放预测方法及系统
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