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针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立轻量级预测模型。通过实验表明,本文方法能够在保证预测准确度的前提下,减少预测模型的训练时间,降低模型的计算开销。
面向发电设备预测性维护的传感数据特征抽取方法
【摘 要】
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针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学计算机学院
【出 处】
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太原理工大学学报
【发表日期】
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2018年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61672042);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130502);北京市自然基金重点项目(4131001)
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