一种基于小波变换和机器学习的液位预测方法及系统

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一种基于小波变换和机器学习的液位预测方法及系统
申请号:CN202411648310
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119577375A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于小波变换和机器学习的液位预测方法及系统,包括:采集历史液位数据,并将历史液位数据进行小波变化,获得历史液位数据的特征信息;将历史液位数据的特征信息作为机器学习模型的输入,并根据特征信息训练机器学习模型,获得液位预测模型;实时采集当前液位数据,并将当前液位数据传输至液位预测模型对液位数据进行识别,且输出当前液位的预测值;基于当前液位的液位的预测值进行液位变换检测,生成液位检测报告。提高检测的准确性和实时性。
技术关键词
液位 训练机器学习模型 频域特征 接触传感器 数据采集终端 时域特征 非线性 报告 特征值 变量 基准 关系 因子 信号分析 预测系统 索引 模块 标签
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