[發(fā)明專利]一種基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011428005.6
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112697299A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設計）人: 王一川;施運強
• 申請（專利權）人: 無錫科晟光子科技有限公司
• 主分類號: G01K11/32
• 分類號: G01K11/32;G08B21/18
• 代理公司: 北京挺立專利事務所(普通合伙) 11265
• 代理人: 沃趙新

1.一種基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法，利用光纖探測對溫度進行檢測，包括如下步驟：

1)溫度時間序列采集：持續(xù)采集溫度時間序列，將每n個連續(xù)的檢測點作為一個數(shù)組；

2)對數(shù)組進行白噪聲檢測，當數(shù)組為非白噪聲時，則對其進行平穩(wěn)性檢驗；

3)對溫度時間序列做平穩(wěn)性檢驗，若經(jīng)過檢驗判定為非平穩(wěn)，則對數(shù)組進行的平穩(wěn)化處理，并進入步驟2中再次進行白噪聲檢測；若經(jīng)過檢驗判定為平穩(wěn)，則建立回歸模型；

4)建立回歸模型，并計算模型參數(shù)；

5)對計算出的模型參數(shù)進行檢驗，若檢驗通過，則得到擬合后的模型；否則進入步驟4；

6)根據(jù)回歸模型，預測該數(shù)組后續(xù)時間t內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)；

7)根據(jù)步驟6得到的溫度數(shù)據(jù)，如果存在超過報警閥值的數(shù)超過設定的比例，則可認定為高風險。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法，其特征在于：通過LB檢驗白噪聲算法，假設數(shù)據(jù)不是獨立的，即至少存在某個其中i≤m，算法公式如下：

其中T是樣本容量，m是人為設定的一個數(shù)量，是i階滯后的自相關系數(shù)；

在原假設成立的條件下，Q(m)服從自由度為m的卡方分布，給定顯著性水平α，則拒絕域是

3.根據(jù)權利要求1或者2所述的基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法，其特征在于：平穩(wěn)性檢驗采用均值判斷，假設x(t)為時間序列，如果其均值Ex(t)＝m為常數(shù)值，則此時間序列是平穩(wěn)的。

4.根據(jù)權利要求1或者2所述的基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法，其特征在于：自回歸模型的參數(shù)估計采用最小二乘法估計：

假設步驟1采集到的時間序列為：{x_t}，當j≥p+1時，白噪聲ε_j的估計為：

通常稱為殘差，此時評估一組參數(shù)，使殘差值平方和最小化；

參數(shù)平方和計算公式如下：

假設

得到如下線性方程組

Y＝Xa+ε

通過解線性方程組并對a求導，得到參數(shù)a的最小二乘估計為：

5.根據(jù)權利要求1所述的基于自回歸模型的光纖測溫系統(tǒng)警報風險預測方法，其特征在于：對計算出的模型參數(shù)a_j(j＝1,...,p)進行檢驗，檢驗統(tǒng)計量為t統(tǒng)計量：

在給定的顯著水平a下，當檢驗統(tǒng)計量T大部分位于分點t_1-a/2，或該統(tǒng)計量的P值小于a時，則可以以1-a的置信水平拒絕原假設，認為模型參數(shù)顯著；反之，則不能顯著拒絕參數(shù)為0的假設。