[发明专利]一种应用CART算法实现电能表检测数据管理的软件平台

权利要求书

1.一种应用CART算法实现电能表检测数据管理的软件平台，所述软件平台为基于SQLServer的数据库管理平台，其特征在于：所述软件平台包括：

数据层，其内至少设置有数据库，所述数据库设置有多通信数据接口，所述多通信数据接口至少包括GPRS通信接口、CDMA通信接口、光纤传输通信接口、RS485通信接口、RS232通信接口、红外通信接口或载波通信接口，用于接收外界设备层传输的各种电能表数据信息；其中所述数据库内的电能表数据类型至少包括电能表故障数据、检定数据、参数数据、性能数据、设备数据或环境数据，其中所述电能表故障数据至少包括电能表本体故障数据、电能表通信故障数据或电能表检测故障数据，所述检定数据信息至少包括电流、电压、功率、谐波或纹波或相序，所述参数数据至少包括电压参数、电流参数、电源频率、耗电计量参数或电能表精度等级，所述设备数据至少包括电能表型号、规格、工作标准或者精度，所述环境数据至少包括工作所处的温度、湿度、磁场、海拔或谐波干扰；

基础构建层，其内至少设置有结构模型、框架模型、动态模型、过程模型和功能模型，所述结构模型通过其内设置的构件或连接件之间的关系进行构建软件平台；所述框架模型是构建整个平台的框架结构；所述动态模型是补充所述软件平台的不足的元素，以在结构、布局或形态上进行调整；所述过程模型是以脚本的形式说明软件平台的构建过程和步骤；所述功能模型是构建所述软件平台实现的各种功能说明；

数据管理层，其内设置有数据处理模型，所述数据处理模型连接有CART算法模型和故障诊断模型，所述CART算法模型用于实现电能表数据的分类和处理，以使用户能够从较多的数据库内的数据中快速找到目标数据，通过分层结构的形式将电能表数据信息进行分类；所述故障诊断模型为BP神经网络算法模型，用以弥补所述CART算法模型的计算过程中存在的不足，以对所述CART算法模型分类后的数据进行自我校验，以提高数据处理的精度；其中所述CART算法模型包括分类树算法模型与回归树算法模型；所述分类树算法模型包括根节点、叶子节点和边，通过决策树分类器实现电能表各种数据的分类；所述回归树算法模型用于处理输出为连续型的数据；

数据应用层，其内至少设置有应用界面或者终端、客户端或便携式智能设备，所述终端为PDA、智能手机或笔记本；其中：

所述数据层的输出端与所述基础构建层的输入端连接，所述基础构件层的输出端与所述数据管理层的输入端连接，所述数据管理层的输出端与所述数据应用层的输入端连接。

2.根据权利要求1所述的一种应用CART算法实现电能表检测数据管理的软件平台，其特征在于：所述CART算法模型为改进型算法模型，所述CART算法模型设置有I/O数据接口，通过所述I/O数据接口实现与所述BP神经网络算法模型数据的交互与融合。

3.一种电能表检测数据管理方法，其特征在于：包括以下步骤:

通过数据层获取电能表的各种数据信息，并对所述电能表的各种数据信息进行信息融合；

通过基础构件层构建软件平台，并对数据库中的各种电能表数据信息进行存储；

通过CART算法模型和BP神经网络算法模型实现电能表大数据的处理和分类；所述CART算法模型的输出端与所述BP神经网络算法模型的输入端连接；

通过数据应用层对所述CART算法模型和BP神经网络算法模型处理后的数据进行应用，实现电能表各种数据信息的快速分类和处理。

4.根据权利要求3所述的一种电能表检测数据管理方法，其特征在于：所述数据融合的模型为:

（1）

其中 （2）

为归一化公式，为在时刻下时各种不同电能表检定设备输出的权重系数，为不同的电能表检定设备。

5.根据权利要求4所述的一种电能表检测数据管理方法，其特征在于：所述权重系数的范围介于0-5.5之间。