摘要
本发明公开了一种安全水设备异常的检测方法和设备,包括构建一检测模型,构建过程具体包括以下步骤:(1)获取安全水设备的历史特征数据;(2)对数据进行预处理,获取处理后的数据;(3)将数据集分为训练集、验证集和测试集;(4)将训练集分为两份,一份单独为有监督异常检测分类算法的训练集,一份单独为无监督异常检测算法的训练集;(5)对于有监督异常检测分类算法的训练集,采用FastDTW对异常数据进行过采样,构造异常类别平衡的数据集;(6)对于无监督异常检测算法的训练集,过滤掉训练集中的异常数据;(7)用有监督异常检测分类算法的训练集训练有监督GWO‑Randomforest异常检测算法;(8)用无监督异常检测算法的训练集训练无监督GAT‑DiffusionVAE异常检测算法。
技术关键词
水设备
训练集
异常数据
无监督
训练检测模型
梯度下降优化算法
样本
重构误差
注意力
超参数
节点特征
灰狼优化算法
检测数据输入
分类器
更新模型参数
随机森林模型
生成算法
系统为您推荐了相关专利信息
RUL预测方法
传感器编码器
滑动时间窗口
梯度更新方法
FFT模型
安排方法
线性规划算法
设备状态数据
订单
检修计划
规则提取方法
深度强化学习
能源管理
学生
知识蒸馏方法
参数化仿真模型
场景功能
智能床
异常数据
功能模块