[發明專利]對油槍在指定時間段內的工作狀態進行檢測的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010176702.0
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111459996B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 張小雪;宋凱華;張瑋;索寒生;陳海龍;姜霄
• 申請（專利權）人: 石化盈科信息技術有限責任公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/28;G06F18/2431;G06F18/214
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 吳大建;張杰

1.一種對油槍在指定時間段內的工作狀態進行檢測的方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取油槍在一段時期于每日指定時間段內的歷史加油數據以及工作狀態；

以油槍的每一種歷史加油數據的取值范圍為分支，并以油槍的工作狀態為類別，構建用于判斷指定時間段油槍工作狀態的油槍狀態分類決策樹，其中，油槍的工作狀態包括正常工作狀態和異常停槍狀態；

獲取油槍于指定日期指定時間段內的加油數據；

基于油槍的每一種歷史加油數據的取值范圍，確定油槍于指定日期指定時間段內的每一種加油數據所屬的取值范圍；

將油槍于指定日期指定時間段內的每一種加油數據所屬的取值范圍輸入所述油槍狀態分類決策樹，根據所述油槍狀態分類決策樹的分支走向判斷油槍于指定日期指定時間段的工作狀態的類別，從而確定油槍于指定日期指定時間段內是否處于異常停槍狀態；

以油槍的每一種歷史加油數據的取值范圍為分支，并以油槍的工作狀態為類別，構建用于判斷指定時間段油槍工作狀態的油槍狀態分類決策樹油槍的工作狀態，包括：

匯總油槍在一段時期于每日指定時間段內的歷史加油數據中每一種歷史加油數據的所有取值，對每一種歷史加油數據的所有取值進行連續屬性離散化處理，確定每一種歷史加油數據的多個取值范圍，從而獲取與油槍在一段時期于每日指定時間段內的歷史加油數據對應的歷史加油數據取值范圍集；

由油槍在一段時期于每日指定時間段內的歷史加油數據取值范圍集以及與其對應的油槍的工作狀態組成訓練集；

基于C4.5算法，以所述訓練集中的每一種歷史加油數據為屬性，以每一種歷史加油數據的多個取值范圍為分支，并以油槍的工作狀態為類別，構建用于判斷指定時間段油槍工作狀態的油槍狀態分類決策樹；

基于REP算法，對所述用于判斷指定時間段油槍工作狀態的油槍狀態分類決策樹進行剪枝處理；

其中，對每一種歷史加油數據的所有取值進行連續屬性離散化處理，包括：

對每一種歷史加油數據的所有取值按照遞增的順序進行排序，獲取排序后的歷史加油數據取值序列；

將所述歷史加油數據取值序列中每對相鄰值的中點作為可能的分裂點；

對于每個可能的分裂點，計算按照當前分裂點劃分后的歷史加油數據取值序列的熵值；將熵值最小時對應的分裂點作為所述歷史加油數據取值序列的選定分裂點；

按照所述選定分裂點將所述歷史加油數據取值序列劃分為歷史加油數據的多個取值范圍。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當油槍處于異常停槍狀態時，將指定日期指定時間段內油槍的加油數據與預測的同一時間段內油槍的正常加油數據進行對比，確定油槍在異常停槍狀態下的異常加油數據，以為異常處理提供支持。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下表達式，計算按照當前分裂點劃分后的歷史加油數據取值序列的熵值：

其中，S為劃分前的歷史加油數據取值序列，T為當前分裂點，E(S,T)為按照分裂點T劃分后的歷史加油數據取值序列的熵值，₁和S₂為按照分裂點T劃分后的兩個歷史加油數據取值序列，|S₁|為序列S₁中歷史加油數據取值的個數，|S₂|為序列S₂中歷史加油數據取值的個數，E(S₁)為序列S₁的熵值，E(S₂)為序列S₂的熵值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將未被選入訓練集的、歷史加油數據取值范圍集以及與其對應的油槍的工作狀態，組成測試集，對剪枝處理后的油槍狀態分類決策樹進行分類準確率的評估；

當油槍狀態分類決策樹的分類準確率小于或等于預設閾值時，進一步對所述油槍狀態分類決策樹進行調整，直至油槍狀態分類決策樹的分類準確率大于預設閾值。