[發(fā)明專利]一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110182996.2 | 申請(qǐng)日: | 2021-02-08 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112861973A | 公開(公告)日: | 2021-05-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 符志華;李昇平 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 汕頭大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06K9/62 | 分類號(hào): | G06K9/62 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 周增元 |
| 地址: | 515000 廣*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 決策樹 通信 鐵塔 故障診斷 方法 | ||
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法,包括:選取了通信鐵塔相關(guān)監(jiān)測(cè)參數(shù)和故障類型;基于SPSS軟件對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和離散化處理;對(duì)C4.5決策樹算法進(jìn)行優(yōu)化;根據(jù)優(yōu)化的C4.5決策樹算法建立決策樹模型,并通過該決策樹模型建立故障診斷規(guī)則;利用建立的診斷規(guī)則進(jìn)行通信鐵塔故障的診斷和預(yù)測(cè)。本申請(qǐng)能有效的解決鐵塔故障診斷中誤差大,數(shù)據(jù)利用率低和數(shù)據(jù)量大難以處理的問題,提高了故障診斷準(zhǔn)確率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及通信鐵塔維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法。
背景技術(shù)
在現(xiàn)有的通信鐵塔維護(hù)工作中,對(duì)通信鐵塔的故障診斷方法經(jīng)常需要人為經(jīng)驗(yàn)去制定,同時(shí)隨著物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,鐵塔的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)量大,屬性冗雜等特點(diǎn),這些因素都給鐵塔的故障診斷增加了難度。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例所要解決的技術(shù)問題在于,提供一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法。利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成故障診斷規(guī)則,能有效的對(duì)通信鐵塔進(jìn)行故障診斷與預(yù)測(cè)。
為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法,包括以下步驟:
S1:選取通信鐵塔相關(guān)監(jiān)測(cè)參數(shù)和故障類型;
S2:基于SPSS分析軟件對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)篩選和離散化處理,得到離散化數(shù)據(jù);
S3:根據(jù)C4.5算法建立決策樹模型;
S4:使用肯德爾和諧系數(shù)對(duì)C4.5算法進(jìn)行優(yōu)化,并生成優(yōu)化之后的決策樹模型,建立診斷規(guī)則;
S5:利用建立的診斷規(guī)則進(jìn)行通信鐵塔故障的診斷和預(yù)測(cè)。
其中,所述步驟S1中監(jiān)測(cè)參數(shù)包括風(fēng)速,傾角,振動(dòng)幅度,三軸振動(dòng)加速度。
其中,所述步驟S2中還包括對(duì)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)使用SPSS分析軟件進(jìn)行變量的分類與標(biāo)準(zhǔn)化。
其中,所述步驟S3具體包括步驟:
S31:計(jì)算各判斷屬性的信息熵;
S32:計(jì)算信息增益;
S33:使用所述信息增益率來判斷最優(yōu)屬性作為決策樹根節(jié)點(diǎn);
S34:選取特征增益率最大的特征作為根節(jié)點(diǎn),該特征在不再參與下面的計(jì)算,剩下的特征重復(fù)以上計(jì)算步驟,直到構(gòu)建出一顆完整的決策樹;
S35:進(jìn)行決策樹后剪枝,從下而上對(duì)所有的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剪枝性能分析,并與未剪枝之前進(jìn)行性能比較,直至呈現(xiàn)出一棵合適的決策樹。
其中,所述步驟S4具體包括步驟:
S41:引入肯德爾和諧系數(shù);
S42:根據(jù)等價(jià)無窮小原理In(1+x)≈x及換底公式將C4.5算法優(yōu)化。
其中,所述步驟S5具體包括步驟:
將生成的決策樹模型使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)之后首先輸入訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,然后將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)輸入,獲得對(duì)應(yīng)的故障分類結(jié)果。
實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例,具有如下有益效果:
附圖說明
圖1為本發(fā)明的流程示意圖;
圖2為本發(fā)明的C4.5決策樹算法結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
如圖1所示,本發(fā)明提供一種基于決策樹的通信鐵塔故障診斷方法,包含步驟:
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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