一种基于Stacking模型融合的uwDAS管道入侵信号识别方法及系统

本发明公开了一种基于Stacking模型融合的uwDAS管道入侵信号识别方法及系统，属于管道安全监测技术领域。对于uwDAS采集的管道入侵信号先进行分帧、归一化和ICEEMDAN‑FE‑AIT去噪的预处理，从时域和频域提取特征制作数据集，并进行Fisher评分进行特征筛选，通过对比性能评价指标选择合适的基学习器和元学习器，并使用交叉验证处理训练集，用网格搜索优化模型超参数，将基学习器的预测结果，包括训练集和测试集，组成新的数据集，并将其作为输入提供给元学习器，进行训练和预测，得到最终的预测结果，从而对管道入侵信号进行识别。本发明能够提高管道入侵信号的识别准确率。