[发明专利]一种基于贝叶斯推理的轨道交通监测数据清洗方法及系统有效
| 申请号： | 202211127267.8 | 申请日： | 2022-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN115700494B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 孙立;李秋义;李琦;朱彬;黄永;张政;林超;李路遥 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;中铁第四勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06N3/042;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0495;G06N3/0985;G06N5/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 邓宇 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于贝叶斯推理的轨道交通监测数据清洗方法及系统。所述方法包括稀疏贝叶斯极限学习机模型的训练、根据模型划分数据集实现异常概率的计算、异常值的迭代求解识别等。本发明所述方法通过训练好的稀疏贝叶斯极限学习机模型为基准，并通过计算数据点的预测误差划分规律数据集和可疑数据集，进而计算可疑数据集中数据点的异常概率来更新数据集，最终不断迭代识别异常值。本发明所述方法通过计算数据点的异常概率，可以做到量化数据点的异常程度，通过循环往复不断迭代从而达到数据清洗的目的，能够为轨道交通结构健康监测领域提供一种有效的数据预处理手段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 推理 轨道交通 监测 数据 清洗 方法 系统 | ||
【主权项】：
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