摘要
本发明公开了一种电气火灾风险评估权重指标系数的确定方法,涉及风险评估技术领域,包括,部署多类型传感器实时采集包括历史故障数据、环境参数数据以及通信网络数据的原始环境数据流,并对原始环境数据流进行预处理,形成预处理后的特征数据集;使用Elastic Net回归函数对预处理后的特征数据集进行稀疏优化,同时通过交叉验证方法优化回归函数中的正则化参数,最终得到优化后的特征集和初步的权重向量;使用卷积方式处理初步的权重向量的时间演化序列生成卷积特征张量,并使用ReLU激活函数对卷积特征张量进行非线性映射,得到预测的权重序列。通过可调节时间窗口的动态分割策略,结合高频信号分析与长期趋势提取技术,实现多尺度特征的有效融合。
技术关键词
火灾风险评估
卷积特征
动态更新
正则化参数
线性回归模型
加权特征
历史故障数据
交叉验证方法
电气
指标
序列
风险评估技术
变分贝叶斯
通信网络
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
图像处理方法
注意力
输出特征
图像分割模型
计算机可执行指令
牵张设备
异常数据
数据采集管理方法
历史采集数据
数据采集管理系统
模拟电路故障诊断
概率密度曲线
搜索算法
频率
模式