面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法和系统

文档序号:26349912发布日期:2021-08-20 20:22阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,其特征在于,包括:

通过采集目标相似产品当前的产品数据,得到目标相似产品的性能衰退时间序列数据;

将数据库中保存的同类型相似产品的n条全寿产品数据作为其他域差异化时间序列数据;

按m个不同平滑尺度分别对一条性能衰退时间序列数据进行平滑处理,得到m条性能衰退时间序列的平滑数据;

按m个不同时间尺度分别对n条其他域差异化时间序列数据进行平滑处理,得到n组且每组具有m条的其他域差异化时间序列平滑数据;

利用所述一条性能衰退时间序列数据和所述m条性能衰退时间序列平滑数据,得到对m个性能衰退时间序列平滑数据进行选择的第一双指标综合评估值集,将第一双综合评估值集中的最小值对应的性能衰退时间序列的平滑数据选作目标域;

利用所述n条其他域差异化时间序列数据和n组且每组具有m条的其他域差异化时间序列平滑数据,得到分别对每组中的m条其他域差异化时间序列平滑数据的进行选择的第二双指标综合评估值集,将选择得到的每组中第二双指标综合评估值集中的最小值所对应的其他域差异化时间序列平滑数据,形成具有n条其他域差异化时间序列平滑数据的源域;

通过将源域中的n条其他域差异化时间序列的平滑数据分别与目标域中的一条性能衰退时间序列的平滑数据进行匹配处理,将源域中匹配度最高的一条其他域差异化时间序列的平滑数据作为性能衰退序列数据的可借用样本;

其中所述m和n是大于2的正整数。

2.如权利要求1所述的面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,其特征在于,利用所述一条性能衰退时间序列数据和所述m条性能衰退时间序列平滑数据,得到对m个性能衰退时间序列平滑数据进行选择的第一双指标综合评估值集包括:

利用所述一条性能衰退时间序列数据和所述m条性能衰退时间序列平滑数据获得每条性能衰退时间序列的平滑数据的均方根误差值和平滑度值;

应用系数变异法计算均方根误差值和平滑度值的权重值,并对均方根误差值和平滑度值进行归一化,根据得到的均方根误差值和平滑度值的权重值与归一化后的均方根误差值和平滑度值计算得到对m个性能衰退时间序列平滑数据进行选择的第一双指标综合评估值。

3.如权利要求1所述的面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,其特征在于,所述利用所述n条其他域差异化时间序列数据和n组且每组具有m条的其他域差异化时间序列平滑数据,得到分别对每组中的m条其他域差异化时间序列平滑数据的进行选择的第二双指标综合评估值集包括:

利用所述n条其他域差异化时间序列数据和n组且每组具有m条的其他域差异化时间序列平滑数据获得每条其他域差异化时间序列平滑数据的均方根误差值和平滑度值;

应用系数变异法计算均方根误差值和平滑度值的权重值,并对均方根误差值和平滑度值进行归一化,根据得到的均方根误差值和平滑度值的权重值与归一后的均方根误差值和平滑度值计算得到分别对每组中的m条其他域差异化时间序列平滑数据的进行选择的第二双指标综合评估值集。

4.如权利要求1所述的面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,其特征在于,所述通过将源域中的n条其他域差异化时间序列的平滑数据分别与目标域中的一条性能衰退时间序列的平滑数据进行匹配处理包括:

在源域中截取与目标域具有相同时间序列的n条截断数据;

计算每条截断数据与目标域数据的余弦距离,获得每条截断数据的余弦距离值。

5.如权利要求1所述的面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,其特征在于,所述将源域中匹配度最高的一条其他域差异化时间序列的平滑数据作为性能衰退序列数据的可借用样本是选择余弦距离值最低的截断数据所对应的一条其他域差异化时间序列的平滑数据作为性能衰退序列数据的可借用样本。

6.一种面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选系统,其特征在于,包括:

数据采集单元,用于采集目标相似产品当前产品数据作为性能衰退时间序列数据,采集数据库中保存的同类型相似产品的全寿产品数据作为其他域差异化时间序列数据;

数据处理单元,按不同平滑尺度分别对性能衰退时间序列数据进行平滑处理,得到多条性能衰退时间序列的平滑数据,按不同平滑尺度分别对多个其他域差异化数据进行平滑处理,得到多组其他域差异化时间序列平滑数据;

样本自动筛选单元,用于自动根据数据处理单元中输入的多条性能衰退时间序列的平滑数据和多组其他域差异化时间序列平滑数据进行筛选,获得性能衰退序列数据的可借用样本;

其中,样本自动筛选模块包括:

数据评选模块,用于利用所述一条性能衰退时间序列数据和所述m条性能衰退时间序列平滑数据,得到对m个性能衰退时间序列平滑数据进行选择的第一双指标综合评估值集,将第一双综合评估值集中的最小值对应的性能衰退时间序列的平滑数据选作目标域;利用所述n条其他域差异化时间序列数据和n组且每组具有m条的其他域差异化时间序列平滑数据,得到分别对每组中的m条其他域差异化时间序列平滑数据的进行选择的第二双指标综合评估值集,将选择得到的每组中第二双指标综合评估值集中的最小值所对应的其他域差异化时间序列平滑数据,形成具有n条其他域差异化时间序列平滑数据的源域;;

数据匹配模块,通过将源域中的n条其他域差异化时间序列的平滑数据分别与目标域中的一条性能衰退时间序列的平滑数据进行匹配处理;

样本输出模块,用于将源域中匹配度最高的一条其他域差异化时间序列的平滑数据输出为性能衰退序列数据的可借用样本。


技术总结
本发明公开一种面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法,涉及人工智能与数据处理技术领域,包括对采集目标相似产品当前的产品数据及数据库中保存的同类型相似产品的全寿产品数据分别按M个不同平滑尺度进行平滑处理,通过对每个处理结果进行双指标综合评估,实现时间尺度自优化选择,最终获得可借用样本。本发明方法能够自动给出性能衰退序列数据的最佳平滑尺度,解决由于大尺度平滑引起的退化趋势信息丢失和小尺度过滤噪声对准确预测的负面影响;同时还能够从其他域大量差异化数据中获得与性能衰退序列数据最相似样本,进而增强模型的泛化能力,提高预测的精准度,解决了目前无法利用相似样本进行精准预测的问题。

技术研发人员:马剑;刘学;邹新宇;尚芃超;丁宇;吕琛
受保护的技术使用者:北京航空航天大学
技术研发日:2021.06.10
技术公布日:2021.08.20
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1