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公开(公告)号：CN107917341B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201610881635.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种输油管道泄漏检测方法及装置。所述方法包括：利用重采样技术，得到扩展的压力信号样本集，包括训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集中的压力信号样本的特征值和压力信号样本对应的工况类型信息，训练最小二乘支持向量分类机，得到最小二乘支持向量分类机诊断模型；利用所述测试样本集，测试所述诊断模型的诊断精度；利用所述训练好的最小二乘支持向量分类机诊断模型，检测管道是否发生泄漏。利用本申请各个实施例，可以有效减少误判事件的发生，提高输油管道泄漏检测结果的可靠性和准确度。
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公开(公告)号：CN107917341A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201610881635.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种输油管道泄漏检测方法及装置。所述方法包括：利用重采样技术，得到扩展的压力信号样本集，包括训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集中的压力信号样本的特征值和压力信号样本对应的工况类型信息，训练最小二乘支持向量分类机，得到最小二乘支持向量分类机诊断模型；利用所述测试样本集，测试所述诊断模型的诊断精度；利用所述训练好的最小二乘支持向量分类机诊断模型，检测管道是否发生泄漏。利用本申请各个实施例，可以有效减少误判事件的发生，提高输油管道泄漏检测结果的可靠性和准确度。
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公开(公告)号：CN111367959B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010097578.9
申请日：2020-02-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18
Abstract: 一种零时滞非线性扩展Granger因果分析方法，属于数据挖掘技术领域。传统的Granger因果模型基于滞后项的VAR模型，但忽略零时滞会极大地改变滞后项的模型系数，从而导致错误的因果识别。其次，传统的Granger因果模型只能应用于线性系统的因果识别，对于非线性系统可能产生错误的因果识别。基于上述分析，本发明首先对传统的VAR模型进行扩展，设定变量的滞后阶数，采用高斯核函数将原始数据进行非线性映射，然后建立包含零滞后项的结构VAR模型，最后并根据结构VAR模型的残差进行Granger因果关系识别，实现如污染及气象等非线性系统的零时滞因果关系分析。本发明能够克服传统Granger因果模型的不足，实现对非线性系统的扩展Granger因果关系分析。
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公开(公告)号：CN111367959A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010097578.9
申请日：2020-02-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18
Abstract: 一种零时滞非线性扩展Granger因果分析方法，属于数据挖掘技术领域。传统的Granger因果模型基于滞后项的VAR模型，但忽略零时滞会极大地改变滞后项的模型系数，从而导致错误的因果识别。其次，传统的Granger因果模型只能应用于线性系统的因果识别，对于非线性系统可能产生错误的因果识别。基于上述分析，本发明首先对传统的VAR模型进行扩展，设定变量的滞后阶数，采用高斯核函数将原始数据进行非线性映射，然后建立包含零滞后项的结构VAR模型，最后并根据结构VAR模型的残差进行Granger因果关系识别，实现如污染及气象等非线性系统的零时滞因果关系分析。本发明能够克服传统Granger因果模型的不足，实现对非线性系统的扩展Granger因果关系分析。
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