[发明专利]基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法

权利要求书

1.一种基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取与氩馏分氩含量变化相关的变量组成相关变量集A1，获取氩馏分氩含量及相关变量集A1中各变量在一定时段的历史时序数据；

对所述数据进行预处理，消除显著误差与随机误差；

计算氩馏分氩含量、相关变量集A1中各变量的hurst指数；根据所述hurst指数对相关变量集A1进行第一次变量筛选，得到相关变量集A2；

计算相关变量集A2中各变量与氩馏分氩含量之间的时滞皮尔逊关联度；根据所述时滞皮尔逊关联度对相关变量集A2进行第二次变量筛选，得到相关变量集A3；

过滤所述相关变量集A3中的冗余变量，获得最终相关变量集A4。

2.根据权利要求1所述的一种基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法，其特征在于，所述根据所述hurst指数对相关变量集A1进行第一次变量筛选，是指根据hurst指数删除相关变量集A1中随机游走的变量。

3.根据权利要求1所述的一种基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法，其特征在于，所述时滞皮尔逊关联度是指，

选取氩馏分氩含量在时段T内的时序数据，组成参考序列y0；

选取相关变量集A2中各变量在时段T内的时序数据，对比序列X₁,X₂,…,X_m；

选取对比序列X₁,X₂,…,X_m向前、向后推移f个时间单元的时序数据，生成新的对比序列{X₁,X₂,…,X_m}_s，其中s＝1,2,……,f；m代表相关变量集A2中的变量个数；

计算对比序列{X₁,X₂,…,X_m}_s与参考序列y0之间的皮尔逊关联度，从而得到相关变量集A2中各变量与氩馏分氩含量之间的时滞皮尔逊关联度。

4.根据权利要求1所述的一种基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法，其特征在于，根据所述时滞皮尔逊关联度对相关变量集A2进行第二次变量筛选是指，

所述相关变量集A2中每个变量与氩馏分氩含量对应2f+1个时滞皮尔逊关联度，从中选择最大的关联度数值作为该变量与氩馏分氩含量的时滞皮尔逊关联度；

将所述相关变量集A2中每个变量与氩馏分氩含量的时滞皮尔逊关联度与第一设定阈值进行比较，若小于第一设定阈值，则从相关变量集A2中删除该变量。

5.根据权利要求3所述的一种基于时滞皮尔逊的空分工厂氩馏分氩含量相关性分析方法，其特征在于，所述过滤相关变量集A3中的冗余变量是指，

计算所述相关变量集A3中各个变量之间的皮尔逊关联度，将计算得到的皮尔逊关联度与第二设定阈值进行比较，筛选出关联性超过第二设定阈值的变量组，比较所述变量组中每个变量与氩馏分氩含量的时滞皮尔逊关联度，筛选出与氩馏分氩含量的时滞皮尔逊关联度更大的变量作为相关变量，去掉另一变量。