【摘 要】
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光纤预警系统已被广泛应用于油气管道的入侵检测预警中，目前的技术难点仍是如何提高光纤入侵信号多分类识别的准确率。采用梯度提升决策树（GBDT）算法训练光纤入侵信号多分类模型，并提出了一种基于傅里叶分解方法（FDM）及GBDT算法的特征提取与识别算法。该算法采用FDM对光纤入侵信号进行预处理，提取信号的近似熵、能量和谱熵特征。采用GBDT算法训练模型并对光纤入侵信号进行识别分类。为了检验该算法的性能，
【基金项目】
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国家自然科学基金（61571014）； 北京市自然科学基金（4172017）；
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光纤预警系统已被广泛应用于油气管道的入侵检测预警中，目前的技术难点仍是如何提高光纤入侵信号多分类识别的准确率。采用梯度提升决策树（GBDT）算法训练光纤入侵信号多分类模型，并提出了一种基于傅里叶分解方法（FDM）及GBDT算法的特征提取与识别算法。该算法采用FDM对光纤入侵信号进行预处理，提取信号的近似熵、能量和谱熵特征。采用GBDT算法训练模型并对光纤入侵信号进行识别分类。为了检验该算法的性能，分别用支持向量机和AdaBoost算法训练模型并进行对比实验。结果表明，该算法能有效识别敲击、小跑、过车和镐刨四类光纤入侵信号，平均准确率为92.5%。
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