【摘 要】
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数据清洗过程是对锅炉设备在线监测数据预处理的一个重要环节,针对数据清洗步骤繁琐,易导致连续性数据被破坏等问题,提出一种基于混合自适应性矩估计和随机梯度下降算法优化
【机 构】
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东北电力大学计算机学院,吉林省电力大数据智能处理工程技术研究中心,中国石油天然气集团有限公司吉林石化分公司动力一厂
【基金项目】
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吉林省科技发展计划资助项目(20180101335JC)
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数据清洗过程是对锅炉设备在线监测数据预处理的一个重要环节,针对数据清洗步骤繁琐,易导致连续性数据被破坏等问题,提出一种基于混合自适应性矩估计和随机梯度下降算法优化的堆栈降噪自编码器的数据清洗方法。首先,引入自适应性矩阵估计和随机梯度下降的混合算法,以不断调整堆栈降噪自编码器模型的网络参数。其次,利用模型训练正常状态数据,获取数据的隐藏特征,得到正常状态下的重构误差。再次,用该模型检测异常状态数据,根据其重构误差分析各种类型的数据对模型的影响,并对“脏数据”和反映设备故障的异常数据进行快速分类清洗修复。通过
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