[發明專利]一種預測性能參數的方法及裝置在審
| 申請號： | 202010500315.8 | 申請日： | 2020-06-04 |
| 公開（公告）號： | CN111625440A | 公開（公告）日： | 2020-09-04 |
| 發明（設計）人： | 王麗偉 | 申請（專利權）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F11/34 | 分類號： | G06F11/34;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 儲倩 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 預測 性能參數 方法 裝置 | ||
1.一種預測性能參數的方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取K組性能參數，所述K組性能參數為待監測系統在K個時刻分別對應的性能參數；
將所述K組性能參數輸入機器學習模型，得到目標性能參數，所述目標性能參數為所述待監測系統在目標時刻的性能參數，所述目標時刻晚于所述K個時刻中的最晚時刻；其中：
所述機器學習模型，用于根據所述K組性能參數，預測所述待監測系統在所述目標時刻的性能參數。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述K組性能參數輸入機器學習模型，包括:
將所述K組性能參數按照所述K組性能參數對應的采集時刻的順序，輸入所述機器學習模型。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述K個時刻中相鄰兩個時刻之間的時間差為第一值，所述目標時刻和第一時刻之間的時間差為所述第一值，所述第一時刻為所述K個時刻中的最晚時刻。
4.根據權利要求1-3任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
當所述目標性能參數符合預設條件時，觸發報警操作。
5.根據權利要求1-3任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括K+1組性能參數，所述K+1組性能參數為在待監測系統在K+1個時刻分別對應的性能參數；
利用所述訓練樣本訓練所述機器學習模型，其中，所述K+1組性能參數中的前K組性能參數作為所述機器學習模型的輸入，所述第K+1組性能參數中的最后一組性能參數作為所述機器學習模型的輸出。
6.一種預測性能參數的裝置，其特征在于，所述裝置包括：
第一獲取單元，用于獲取K組性能參數，所述K組性能參數為待監測系統在K個時刻分別對應的性能參數；
輸入單元，用于將所述K組性能參數輸入機器學習模型，得到目標性能參數，所述目標性能參數為所述待監測系統在目標時刻的性能參數，所述目標時刻晚于所述K個時刻中的最晚時刻；其中：
所述機器學習模型，用于根據所述K組性能參數，預測所述待監測系統在所述目標時刻的性能參數。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述輸入單元，具體用于:
將所述K組性能參數按照所述K組性能參數對應的采集時刻的順序，輸入所述機器學習模型，得到目標性能參數。
8.根據權利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述K個時刻中相鄰兩個時刻之間的時間差為第一值，所述目標時刻和第一時刻之間的時間差為所述第一值，所述第一時刻為所述K個時刻中的最晚時刻。
9.根據權利要求6-8任意一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
報警單元，用于當所述目標性能參數符合預設條件時，觸發報警操作。
10.根據權利要求6-8任意一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
第一獲取單元，用于獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括K+1組性能參數，所述K+1組性能參數為在待監測系統在K+1個時刻分別對應的性能參數；
訓練單元，用于利用所述訓練樣本訓練所述機器學習模型，其中，所述K+1組性能參數中的前K組性能參數作為所述機器學習模型的輸入，所述第K+1組性能參數中的最后一組性能參數作為所述機器學習模型的輸出。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國銀行股份有限公司，未經中國銀行股份有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010500315.8/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種隧道開槽機
- 下一篇：一種JFET觸發的可編程雙向抗浪涌保護器件
