[發明專利]動態離群值偏倚減少系統和方法

在審

• 申請號: 201710142741.7
• 申請日: 2012-08-17
• 公開（公告）號: CN106933779A
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: R·B·瓊斯
• 申請（專利權）人: 哈佛蒸汽鍋爐檢驗和保險公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G01N33/00
• 代理公司: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所11038
• 代理人: 邊海梅

1.一種計算機實現的方法，所述方法包括以下步驟：

由被專門編程的計算系統以電子方式接收包括針對至少一個目標變量收集的所有實際數據值的目標數據集合；

由所述被專門編程的計算系統基于所述目標數據集合生成隨機數據集合；

由所述被專門編程的計算系統以電子方式接收被用于確定一個或多個離群值的多個偏倚標準值；

由所述被專門編程的計算系統使用所述目標數據集合和模型針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值生成多個離群值偏倚減少目標數據集合；

由所述被專門編程的計算系統使用所述隨機數據集合和所述模型針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值生成多個離群值偏倚減少隨機數據集合；

由所述被專門編程的計算系統計算用于所述離群值偏倚減少目標數據集合中的每一個的至少一個目標誤差值以及用于所述離群值偏倚減少隨機數據集合中的每一個的至少一個隨機誤差值；

由所述被專門編程的計算系統計算用于所述離群值偏倚減少目標數據集合中的每一個的至少一個目標相關值以及用于所述離群值偏倚減少隨機數據集合中的每一個的至少一個隨機相關值；

由所述被專門編程的計算系統基于用于所述離群值偏倚減少目標數據集合中的每一個的所述至少一個目標誤差值和所述至少一個目標相關值來構建第一偏倚標準曲線；

由所述被專門編程的計算系統基于用于所述離群值偏倚減少隨機數據集合中的每一個的所述至少一個隨機誤差值和所述至少一個隨機相關值來構建第二偏倚標準曲線；以及

由所述被專門編程的計算系統比較所述第一偏倚標準曲線和所述第二偏倚標準曲線以確定被用于開發所述模型的所述目標數據集合的可行性。

2.如權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述隨機數據集合包括在所述模型的多個預測值的范圍內生成的多個隨機數據值。

3.如權利要求1所述的計算機實現的方法，還包括，由所述被專門編程的計算系統將所述第一偏倚標準曲線與所述第二偏倚標準曲線的比較翻譯為指示被用于開發所述模型的所述目標數據集合的可行性的自動化建議消息。

4.如權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述至少一個目標誤差值是標準誤差，并且其中所述至少一個目標相關值是確定系數值。

5.如權利要求1所述的計算機實現的方法，其中，由所述被專門編程的計算系統使用所述目標數據集合和所述模型針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值生成多個離群值偏倚減少目標數據集合包括：

針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值：

由所述被專門編程的計算系統通過將所述模型應用到所述目標數據集合來生成用于所述目標數據集合的多個模型預測值；

由所述被專門編程的計算系統使用所述目標數據集合和所述模型預測值來計算多個誤差值；

由所述被專門編程的計算系統將所述誤差值與對應的偏倚標準值進行比較；

由所述被專門編程的計算系統移除所述目標數據集合內的離群值以形成從所述誤差值與所述對應的偏倚標準值的比較確定的對應的離群值偏倚減少目標數據集合；以及

由所述被專門編程的計算系統優化所述模型以基于所述對應的離群值偏倚減少目標數據集合來形成更新的模型。

6.如權利要求5所述的計算機實現的方法，其中所述誤差值包括多個相對誤差值和多個絕對誤差值。

7.如權利要求5所述的計算機實現的方法，其中所述被專門編程的計算系統使用所述目標數據集合針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值生成多個離群值偏倚減少目標數據集合還包括：

針對所述偏倚標準值中的每個偏倚標準值：

由所述被專門編程的計算系統將所述誤差值與預定義的終止標準進行比較以確定優化所述模型的終止；以及

當所述誤差值與所述預定義的終止標準的比較不表示優化所述模型的終止時，由所述被專門編程的計算系統通過將所述更新的模型應用到所述目標數據集合來生成用于所述目標數據集合的多個第二模型預測值。