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网络安全态势感知研究综述 被引量：104
1
作者 席荣荣 云晓春 +1 位作者 金舒原 张永铮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第1期1-4,59,共5页
网络安全态势感知(SA)的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全的发展趋势具有重要的意义。基于态势感知的概念模型,详细阐述了态势感知的三个主要研究内容:网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测,重点论述各研... 网络安全态势感知(SA)的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全的发展趋势具有重要的意义。基于态势感知的概念模型,详细阐述了态势感知的三个主要研究内容:网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测,重点论述各研究点需解决的核心问题、主要算法以及各种算法的优缺点;最后对各研究点的相关理论及其应用实现的发展趋势进行了分析和展望。 展开更多
关键词 态势感知 网络安全 数据融合 态势预测
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网络安全态势感知研究综述 被引量：66
2
作者 石乐义 刘佳 +2 位作者 刘祎豪 朱红强 段鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期1-9,共9页
网络安全态势感知不同于传统的安全措施,它可以对网络中各种活动的行为进行辨识,从宏观的角度进行意图理解和影响评估,进而提供合理的决策支持,在提高网络的监控能力、应急响应能力及预测网络安全的发展趋势等方面都具有重要的意义。分... 网络安全态势感知不同于传统的安全措施,它可以对网络中各种活动的行为进行辨识,从宏观的角度进行意图理解和影响评估,进而提供合理的决策支持,在提高网络的监控能力、应急响应能力及预测网络安全的发展趋势等方面都具有重要的意义。分别对态势感知和网络安全态势感知的定义进行了归纳梳理,对经典的态势感知模型和新发展的网络安全态势感知模型进行了总结与对比;介绍了网络安全态势感知的关键技术,主要分为基于层次化分析、机器学习、免疫系统和博弈论的技术;介绍了近年来网络安全态势感知在因特网、工控网和物联网中的应用;对其未来发展趋势和待解决的问题进行了总结与展望。 展开更多
关键词 网络安全 态势感知 数据融合 态势评估 态势预测
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基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测 被引量：39
3
作者 邓威 郭钇秀 +2 位作者 李勇 朱亮 刘定国 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第15期108-115,共8页
针对配电网能量管理和节能降损的要求,为了提高配电网网损分析与评估的有效性,提出了一种基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测方法。首先基于特征选择的主要方法,通过相关性分析法、最大信息系数法和基于树模型的特征选择... 针对配电网能量管理和节能降损的要求,为了提高配电网网损分析与评估的有效性,提出了一种基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测方法。首先基于特征选择的主要方法,通过相关性分析法、最大信息系数法和基于树模型的特征选择法对特征进行综合分析,得到各种特征对网损预测的重要性,选择重要特征作为配电网网损预测模型的输入特征。在此基础上,介绍Stacking集成学习原理,考虑融合多种预测模型的优势特点,建立Stacking集成学习配电网网损预测模型,最后通过仿真验证得到网损预测结果。该仿真数据来源于湖南省10kV配电网某线路44个台区的真实数据,网损预测结果表明该方法能够有效提升配电网网损预测的准确性和鲁棒性,相比于单一预测模型具有更好的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 特征选择 模型融合 集成学习 网损预测
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基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究 被引量：39
4
作者 王智伟 王利 +3 位作者 黄观文 韩清清 徐甫 岳聪 《地质力学学报》 CSCD 2020年第4期575-582,共8页
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期... 针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差(RMSE)达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 展开更多
关键词 滑坡监测 多源异构数据 数据融合 BP神经网络 预测
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融合历史数据和实时影响因素的精细化负荷预测 被引量：37
5
作者 席雅雯 吴俊勇 +2 位作者 石琛 朱孝文 蔡蓉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期80-87,共8页
随着智能电网技术的飞速发展,对负荷预测的精度提出了越来越高的要求。融合负荷、天气等多源数据,提出了一种基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测方法。首先对负荷历史数据进行聚类分析,将运行日分成六类。然后将负荷数据和温度、... 随着智能电网技术的飞速发展,对负荷预测的精度提出了越来越高的要求。融合负荷、天气等多源数据,提出了一种基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测方法。首先对负荷历史数据进行聚类分析,将运行日分成六类。然后将负荷数据和温度、湿度等天气数据进行融合,针对六类聚类结果分别建立基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测模型,并对模型参数进行全局优化。采用不同的预测模型对浙江省某地级市2013年的负荷进行预测,结果表明所提出的负荷预测方法的预测精度明显高于传统的负荷预测方法的预测精度。 展开更多
关键词 负荷预测 数据融合 支持向量机 预测精度
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一种基于链路预测的技术机会挖掘方法 被引量：35
6
作者 翟东升 刘鹤 +1 位作者 张杰 蔡力伟 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第10期1090-1100,共11页
本文提出一种使用链路预测方法判断技术融合趋势,从而实现技术机会预测的方法。利用专利间的引用关系,构建IPC引用网络表征知识间的流动,以此网络为基础,训练基于SVM的未来链接预测模型用于预测可能首次出现的技术流动,基于线性回归的... 本文提出一种使用链路预测方法判断技术融合趋势,从而实现技术机会预测的方法。利用专利间的引用关系,构建IPC引用网络表征知识间的流动,以此网络为基础,训练基于SVM的未来链接预测模型用于预测可能首次出现的技术流动,基于线性回归的链接边权预测模型用于预测未来会有更深程度融合的技术,综合两种模型的结果确定技术机会。最后,本文利用云计算专利数据验证了该方法的有效性,并对云计算的技术机会进行了预测。 展开更多
关键词 技术机会 技术融合 链路预测 复杂网络
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地震多属性融合技术在贝尔凹陷储层预测中的应用 被引量：33
7
作者 吴海波 王江 李军辉 《岩性油气藏》 CSCD 2014年第2期96-101,共6页
地震属性分析是一种快速、有效的储层预测方法,但地震单属性储层预测多解性强,尤其对多物源、相变快、多期次火山活动、岩石成分较复杂的断陷盆地,预测精度会明显降低。提出了基于沉积特征分区域的地震多属性融合储层预测方法。首先利... 地震属性分析是一种快速、有效的储层预测方法,但地震单属性储层预测多解性强,尤其对多物源、相变快、多期次火山活动、岩石成分较复杂的断陷盆地,预测精度会明显降低。提出了基于沉积特征分区域的地震多属性融合储层预测方法。首先利用地震波形分类技术将研究区按沉积特征划分为不同区域,然后对不同区域分别统计地震多属性与储层的相关系数并进行线性拟合,最终将各区域拟合结果综合为全区储层预测结果。在海拉尔盆地贝尔凹陷南屯组储层预测中,利用164口井目的层砂地比数据及优选的7种地震属性,采用逐步线性回归法进行全区拟合,其相关系数仅为0.52;采用基于沉积特征分区域地震多属性融合技术进行储层定量预测,并将其综合为全区储层预测结果,其相关系数达0.85,且储层预测结果与钻遇储层发育情况及沉积规律吻合较好,说明该方法可明显提高储层预测精度。 展开更多
关键词 地震属性 融合技术 储层预测 地震沉积学 海拉尔盆地
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网络安全态势感知研究进展 被引量：29
8
作者 李硕 戴欣 周渝霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3227-3232,共6页
首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。
关键词 态势感知 网络安全态势感知 数据融合 态势值计算 态势预测
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基于自适应条纹的高反光表面三维面形测量方法 被引量：24
9
作者 冯维 汤少靖 +1 位作者 赵晓冬 赵大兴 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期113-121,共9页
提出了一种基于图像融合和插值预测的自适应条纹投影方法。该方法首先基于多幅掩模图像融合求取了最佳投影灰度值所需的饱和阈值,并结合插值预测查找算法求得了最佳投影灰度值;然后通过降低整体投影强度,在不饱和情况下进行了坐标匹配,... 提出了一种基于图像融合和插值预测的自适应条纹投影方法。该方法首先基于多幅掩模图像融合求取了最佳投影灰度值所需的饱和阈值,并结合插值预测查找算法求得了最佳投影灰度值;然后通过降低整体投影强度,在不饱和情况下进行了坐标匹配,最终生成自适应条纹;最后将生成的自适应条纹投射至被测物体,并利用外差式多频相移法进行了相位解算和三维面形重构。实验结果表明:所提方法实现了局部过曝区域的相位信息的完整提取,绝对方向和正向的平均误差与标准偏差值均小于传统方法,且绝对方向平均误差减少了84.1%,正向标准偏差值减少了69.4%。所提方法有效地解决了高反光物体三维面形测量的难题。 展开更多
关键词 测量 面形测量 高反光表面 自适应条纹 图像融合 插值预测 多频相移
原文传递
改进的多目标多传感器数据融合相关算法 被引量：11
10
作者 尹晓东 刘后铭 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第3期225-231,共7页
数据融合是利用计算机对数据进行一定处理，得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程。详细讨论了对目标的跟踪算法，此算法不仅对多目标，而且对新出现目标和机动目标均能进行识别和跟踪。
关键词 多传感器 数据融合 跟踪 计算机
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基于网络拓扑结构与节点属性特征融合的科研合作预测研究 被引量：20
11
作者 汪志兵 韩文民 +1 位作者 孙竹梅 潘雪莲 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2019年第8期116-120,109,共6页
文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合... 文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合作网络为研究对象,对8种预测算法的预测效果进行了实证检验,研究发现基于融合性指标的加权预测算法能够达到较好的预测效果,且ICCR指标的表现略优于IDF指标。 展开更多
关键词 科研合作 网络拓扑结构 节点属性 融合指标 链路预测
原文传递
基于大数据的网络态势感知体系架构 被引量：18
12
作者 毛军礼 汲锡林 《无线电通信技术》 2018年第3期217-223,共7页
在分析网络态势感知的目标和所面临的严峻形势基础上,对网络态势感知的研究框架进行了简要的介绍,在此基础上对经典的网络态势感知模型JDL模型和BASS模型进行进一步描述。结合目前大规模网络态势信息的大数据特性,提出基于大数据的网络... 在分析网络态势感知的目标和所面临的严峻形势基础上,对网络态势感知的研究框架进行了简要的介绍,在此基础上对经典的网络态势感知模型JDL模型和BASS模型进行进一步描述。结合目前大规模网络态势信息的大数据特性,提出基于大数据的网络态势感知体系架构设想,探讨大数据流式处理技术、并行计算技术、关联规则分析技术、基于证据理论与模糊逻辑相结合的态势评估技术以及基于神经网络的态势预测技术等在体系架构中的分层应用。并以此架构为基础,提出未来需要进一步深入研究的关键技术和研究方向。 展开更多
关键词 网络态势感知 数据融合 大数据 态势理解 态势评估 态势预测
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基于Kalman滤波数据融合技术的滑坡变形分析与预测 被引量：18
13
作者 刘超云 尹小波 张彬 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2015年第4期30-35,42,共7页
位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡... 位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡体的稳定状态和变化趋势做出更准确的预测。并将该技术应用于京港澳高速公路某滑坡体的变形分析与预测,对该滑坡体的四个位移传感器数据进行了Kalman滤波分析,结果表明,融合后的位移量估计精度更高,融合后的滤波数据更能准确地反映滑坡体的整体变形趋势,为滑坡后期施工及处治提供依据。 展开更多
关键词 位移 KALMAN滤波 数据融合 状态估计 滑坡预测
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基于信息融合与GA-SVM的煤矿瓦斯浓度多传感器预测模型研究 被引量：18
14
作者 郭瑞 徐广璐 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期33-38,共6页
为更准确地预测瓦斯浓度,提高煤矿传感器瓦斯浓度监测数据的精准度,提出基于信息融合技术与遗传支持向量机(GA-SVM)相结合的算法。首先,利用信息融合技术对原始瓦斯浓度数据进行关联性重构;然后,通过对基于遗传算法(GA)优化的支持向量机... 为更准确地预测瓦斯浓度,提高煤矿传感器瓦斯浓度监测数据的精准度,提出基于信息融合技术与遗传支持向量机(GA-SVM)相结合的算法。首先,利用信息融合技术对原始瓦斯浓度数据进行关联性重构;然后,通过对基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)惩罚因子C和回归参数w寻优,建立煤矿瓦斯浓度多传感器预测模型。结果表明:基于信息融合和GA-SVM的煤矿瓦斯浓度多传感器性能得到较大提升,使煤矿瓦斯浓度传感器在复杂的井下环境中,能够较为准确地预测出浓度范围,并在此基础上拟合出理想曲线,有效追踪瓦斯浓度趋势。 展开更多
关键词 煤矿多传感器 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA) 信息融合 瓦斯浓度 预测模型
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利用互信息和IPSO-LSTM进行滑坡监测多源数据融合 被引量：17
15
作者 王利 许豪 +2 位作者 舒宝 义琛 田云青 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1478-1488,共11页
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,结合互信息(mutual information, MI)、改进粒子群优化算法(improved particle swarm optimization, IPSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM),提出一种新的多源异构监测数据融... 针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,结合互信息(mutual information, MI)、改进粒子群优化算法(improved particle swarm optimization, IPSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM),提出一种新的多源异构监测数据融合方法。该方法基于互信息对影响滑坡变形的多个环境因子变量进行筛选,将筛选后的环境因子变量作为LSTM模型的输入变量,以滑坡累计位移量数据作为期望输出数据,并通过改进的粒子群寻优方法对模型进行参数寻优,获取模型的最优参数组合,进一步提高融合模型的预测精度。采用中国贵州省六盘水市水城县发耳滑坡的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)实测数据进行实验,结果表明:基于互信息和IPSO-LSTM的数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测,且基于互信息的环境因子变量筛选方法优于Pearson相关系数筛选方法,经改进粒子群算法参数寻优后,融合模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)达到2.6 mm,平均绝对误差达到1.7 mm,拟合优度达0.994。 展开更多
关键词 滑坡监测 数据融合 长短期记忆网络 互信息 粒子群
原文传递
基于蚂蚁追踪的叠前裂缝预测技术 被引量：16
16
作者 马晓宇 王军 +1 位作者 李勇根 李文科 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1199-1203,7,共5页
常规蚂蚁追踪技术往往应用于叠后地震数据,只能对裂缝进行定性描述。与常规蚂蚁追踪技术相比,基于蚂蚁追踪的叠前裂缝预测技术在保留对裂缝空间展布高精度描述的同时,融入了叠前分方位各向异性信息,从而使裂缝预测由定性描述转为定量化... 常规蚂蚁追踪技术往往应用于叠后地震数据,只能对裂缝进行定性描述。与常规蚂蚁追踪技术相比,基于蚂蚁追踪的叠前裂缝预测技术在保留对裂缝空间展布高精度描述的同时,融入了叠前分方位各向异性信息,从而使裂缝预测由定性描述转为定量化描述。基于蚂蚁追踪的叠前裂缝预测技术能够准确地预测白云岩储层裂缝发育位置及强度,为区带划分和储层精细描述提供依据,通过分析裂缝展布方向与区域水平主应力方向是否一致,可以判断目标区是否具备压裂条件。基于蚂蚁追踪的叠前裂缝预测技术对四川盆地白云岩储层的裂缝预测结果与已知井信息吻合度高,得到的裂缝预测结果可为后续储层改造提供技术支持。 展开更多
关键词 蚂蚁追踪 叠前方位各向异性 信息融合 裂缝预测 白云岩储层
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基于交通数据融合技术的行程时间预测模型 被引量：16
17
作者 李嘉 刘春华 +1 位作者 胡赛阳 王芳 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期33-38,共6页
针对当前城市道路行程时间的预测多限于单源数据且预测精度不高的问题,构建了基于浮动车GPS数据、微波检测器交通数据的行程时间预测融合模型.利用遗传算法优化小波神经网络,解决了小波神经网络初始参数选取时盲目与随机性问题,大大提... 针对当前城市道路行程时间的预测多限于单源数据且预测精度不高的问题,构建了基于浮动车GPS数据、微波检测器交通数据的行程时间预测融合模型.利用遗传算法优化小波神经网络,解决了小波神经网络初始参数选取时盲目与随机性问题,大大提高了网络搜索效率与训练速度.预测行程时间与视频观测数据吻合良好,表明该模型是有效的和可靠的. 展开更多
关键词 数据融合 行程时间 预测模型 小波神经网络 遗传算法
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大数据环境下网络安全态势感知研究 被引量：13
18
作者 曹蓉蓉 《数字图书馆论坛》 CSSCI 2014年第2期11-15,共5页
随着网络规模和应用的迅速扩大，网络安全威胁不断增加，单一的网络安全防护技术已经不能满足需要。网络安全态势感知能够从整体上动态反映网络安全状况并对网络安全的发展趋势进行预测，大数据的特点为大规模网络安全态势感知研究的突... 随着网络规模和应用的迅速扩大，网络安全威胁不断增加，单一的网络安全防护技术已经不能满足需要。网络安全态势感知能够从整体上动态反映网络安全状况并对网络安全的发展趋势进行预测，大数据的特点为大规模网络安全态势感知研究的突破创造了机遇。文章在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上，对利用大数据开展基于多源日志的网络安全态势感知研究进行了探讨。 展开更多
关键词 网络安全 态势感知 大数据 数据融合 态势预测
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井下风险管理系统设计及应用 被引量：12
19
作者 连志龙 赵庆 +1 位作者 霍宗强 李黔 《石油钻采工艺》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期25-28,共4页
井下风险管理系统可以用于预防和减少井下事故与复杂发生,提高钻井综合效益。以井下风险管理系统为研究对象,设计了井下风险管理系统体系结构及其工艺过程,探讨了井下风险多源信息融合技术、风险预测技术、风险识别技术和风险评价技术... 井下风险管理系统可以用于预防和减少井下事故与复杂发生,提高钻井综合效益。以井下风险管理系统为研究对象,设计了井下风险管理系统体系结构及其工艺过程,探讨了井下风险多源信息融合技术、风险预测技术、风险识别技术和风险评价技术以及钻井作业参数智能优化技术等几项关键技术,并举例说明了BP神经网络法预测井漏风险的结果。研究认为:井下风险管理技术研究应在保障钻井安全的前提下追求成本最小化,以安全工程的基本原则作为指导思想,以信息技术作为基本手段,以跨学科技术融合作为研究重点。该研究成果可为井下风险管理系统开发及其相关技术研究提供参考。 展开更多
关键词 钻井事故 钻井复杂 钻井风险 信息融合 风险预测 风险识别 风险评价
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基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量建模 被引量：11
20
作者 李翔宇 高宪文 +1 位作者 李琨 侯延彬 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2469-2479,共11页
针对传统抽油井动液面(DLL)检测只能依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测的问题,提出基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量新方法。采用快速傅里叶变换(FFT)将抽油机悬点载荷及振动时域信号转换成频域信号;采用核主元分析... 针对传统抽油井动液面(DLL)检测只能依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测的问题,提出基于多源信息特征融合的抽油井动液面集成软测量新方法。采用快速傅里叶变换(FFT)将抽油机悬点载荷及振动时域信号转换成频域信号;采用核主元分析(KPCA)提取悬点载荷及振动频谱和电功率、井口油、套压时域信号非线性特征;利用改进的模糊交互式自组织数据分析聚类(ISODATA)和高斯过程回归(GPR)融合时频信息特征,建立多个动态子模型;利用权重优化证据理论(D-S)构造的概率分配函数作为权值因子,对子模型输出进行集成以得到最终的DLL预测值。油田现场应用证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 信息融合 动液面 高斯过程回归 预测 石油 动态建模
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