[发明专利]基于时间窗口混合模型的风机叶片预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910260265.8 | 申请日： | 2019-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN110147811A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 王永斌;季文翀;刘廉如;张忠平;丁雷 | 申请（专利权）人： | 宜通世纪物联网研究院(广州)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谭英强 |
| 地址： | 510630 广东省广州市天河区科韵*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于时间窗口混合模型的风机叶片预测方法及系统，方法包括：采用主成分分析技术对风机叶片监测数据进行特征压缩，得到目标特征；采用滑动窗口技术对目标特征进行数据压缩，得到预测数据；根据预测数据，通过基于时间窗口的混合模型确定结冰预测结果，所述结冰预测结果包括结冰预警时间。本发明通过特征压缩提取得到有效的目标特征，去除了多余的特征，能够减少特征识别时间，提高了效率；还通过数据压缩，减少了数据处理的工作量，进一步提高效率；并通过基于时间窗口的混合模型确定结冰预测结果，能够确定结冰的时间块，提高了预测的精确度，可广泛应用于机器学习技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 结冰 混合模型 时间窗口 风机叶片 目标特征 预测结果 数据压缩 特征压缩 预测数据 预测 机器学习技术 主成分分析 滑动窗口 监测数据 特征识别 数据处理 工作量 预警 应用 | ||
【主权项】：
1.基于时间窗口混合模型的风机叶片预测方法，其特征在于：包括以下步骤：采用主成分分析技术对风机叶片监测数据进行特征压缩，得到目标特征；采用滑动窗口技术对目标特征进行数据压缩，得到预测数据；根据预测数据，通过基于时间窗口的混合模型确定结冰预测结果，所述结冰预测结果包括结冰预警时间。
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