一种基于动态PSO优化SVM的LNG大型储罐工况异常检测方法

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。