摘要
本发明提供基于半监督变分自编码器的工业低流量虚拟检测方法,涉及流量检测技术领域,包括:S1通过工业过程测试平台的传感器采集流量数据,构建数据集,将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;S2利用筛选方法对训练集进行划分,得到第一子集和第二子集,将第一子集的标签保留,作为有标签数据,将第二子集的标签删除,作为无标签数据;S3构建变分自编码器模型,利用无标签数据、有标签数据、验证集和测试集对变分自编码器模型进行迭代训练和测试,得到训练后的变分自编码器模型;S4将训练后的变分自编码器模型作为虚拟传感器,利用虚拟传感器进行流量数据预测,得到预测结果。本发明实现了工业过程中低流量范围内流量数据的虚拟估计,有效地填充了低流量状况下流量传感器的数值空白,提高了流量数据的完整性和可用性。
技术关键词
虚拟检测方法
编码器
无标签数据
变量
解码器
网络
重构误差
工业
样本
参数
训练集
流量检测技术
筛选方法
测试平台
传感器
误差反向传播
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预测阈值
定位方法
动态
密集群体计数
读取图像数据
损耗评估方法
有限元算法
地线
不确定性参数
双回输电线路
结构学习方法
多层感知机
结构方程模型
负荷预测误差
有向无环图