CAJ | 학술논문

天然气集气站监测数据异常值的准确识别具有重要意义。借助支持向量回归机算法，建立传感器在线预测模型，利用遗传算法获取最佳SVR参数，避免过拟合问题；基于一步预测误差判断方法，通过遗传算法获取最佳惩罚因子、不敏感损失函数参数和核函数参数以保证SVR回归效果，构建集气站监测数据异常识别方法；计算回归值和监测值之间的差值，若其大于阈值，可判断该实测值为异常，用回归值代替监测值，通过中心服务器写入到现场控制执行器中，则可防止安全系统误动作。工程应用表明该方法具有良好的适用性。
천연기집기참감측수거이상치적준학식별구유중요의의。차조지지향량회귀궤산법，건립전감기재선예측모형，이용유전산법획취최가SVR삼수，피면과의합문제；기우일보예측오차판단방법，통과유전산법획취최가징벌인자、불민감손실함수삼수화핵함수삼수이보증SVR회귀효과，구건집기참감측수거이상식별방법；계산회귀치화감측치지간적차치，약기대우역치，가판단해실측치위이상，용회귀치대체감측치，통과중심복무기사입도현장공제집행기중，칙가방지안전계통오동작。공정응용표명해방법구유량호적괄용성。