摘要
本发明提供一种基于HL‑Transformer与SVM的电气火灾风险稳健分级预警方法和系统,包括:获取并预处理电气火灾风险相关的参数数据以及对应的风险值数据和风险等级数据,参数数据包括电气参数数据和环境参数数据,构建电气火灾数据集;计算预处理后的参数数据和风险值数据之间的相关性;将相关系数大于预设阈值θth的参数数据和作为标签的风险值数据,输入并训练第一阶段的基于HL‑Transformer模型的电气火灾风险预测模型,对电气火灾风险值进行预测,得到电气火灾风险预测值;将电气火灾风险预测值、环境参数数据和作为标签的风险等级数据,输入并训练第二阶段的基于SVM的电气火灾分级预警模型,对电气火灾风险预警等级进行划分。本发明可以对电气火灾风险进行分级预警。
技术关键词
火灾
电气
风险预测模型
分级预警方法
数据
预警模型
样本
参数
高斯核函数
融合全局信息
分级预警系统
标签
皮尔逊相关系数
编码
稳定特征
算术平均值
耦合机制
保留特征
系统为您推荐了相关专利信息
融合诊断方法
多模态数据融合
医学知识图谱
模型预训练
多源异构数据源
均匀性控制方法
壁厚偏差
扫描单元
误差
神经网络模型
移动充电机器人
运动轨迹预测
多传感器融合
避障方法
多传感器采集