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文档简介

一种基于人工智能算法的氢气长输管道传本申请公开了一种基于人工智能算法的氢特征参数和多变量耦合数据集输入自适应补偿安全状态进行监测分析，生成管道安全评估系2S300：将所述多变量耦合模型特征参数和所述多变量耦合数据集输入自适应补偿算S310：将所述多变量耦合模型特征参数和所述多变量耦合数据集输入自适应补偿算基于特征参数，计算出每个传感器变量的初步补偿值，获得初步补偿后数据C1,、生成初步补偿数据序列用于后续的进一步误差调根据初步补偿数据序列中每个变量对应的实时传感器数据，检测并3S330：对所述传感器优化数据序列进行实时预测分将传感器优化数据序列输入到状态预测模型M，以实时生成每个变S400：基于所述传感器数据状态预测序列和所述2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法，其4S120：对所述初步标准化数据集进行异常值检将非异常的数据进一步进行去噪处理，去噪方法采用低通滤波器，去;S130：将所述清洗后的数据序列按照时间顺序5预处理后的多变量耦合数据集将通过进一步提取关键特征参数并构建深度学习模3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法，其其中,fe,表示基于初步训练模型MS的特征参数的深度学习函数映射关系；保存初步训练模型的特征参数及关联特征矩阵，作为进一步优化模型6fo,表示最终优化后的特征映射关系；最终得到的多变量耦合模型及其特征参数，为实时自适应补偿和故障预测提4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法，其S410：基于所述传感器数据状态预测序列和所述;S420：从所述安全状态序列中提取关键参数789预测序列。数据序列。到初步标准化数据集，其中每个变量按如下公式进行标准[0061]将每个采集点的多变量数据按其空间位置进行排列，形成空间位置矩阵耦合模型提供精确的数据输入；[0063]预处理后的多变量耦合数据集将通过进一步提取关键特征参数并构建深度学习[0079]保存初步训练模型的特征参数及关联特征矩阵，作[0086]最终得到的多变量耦合模型及其特征参数，为实时自适应补偿和故障预据状态预测序列。[0090]将多变量耦合模型的特征参数和多变量耦合数据集输入自适应补偿算[0091]基于特征参数，计算出每个传感器变量的初步补偿值，获[0098]根据初步补偿数据序列中每个变量对应的实时传感器数据，检[0107]优化后的传感器数据序列将作为下一步实时预测分析的输入[0109]将传感器优化数据序列输入到状态预测模型M，以实时生成每[0115]实时预测的状态预测序列将作为安全监测的输入，为后续的预警

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