[发明专利]一种铷钟寿命预测方法及装置

权利要求书

1.一种铷钟寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测铷钟内铷灯发光时采集的多个历史光强数据；

按照相同的采样间隔对多个所述历史光强数据进行采样；

将采样得到的历史光强数据输入至预设铷灯光强预测模型中，得到多个按序排列的预测光强数据；

在多个所述预测光强数据中确定首个与预设光强阈值相同的目标光强数据及所述目标光强数据在多个所述预测光强数据中的排列位置，所述预设光强阈值根据到达使用寿命的铷钟内铷灯发光的光强数据确定；

根据所述排列位置与所述采样间隔，计算所述待测铷钟的剩余寿命时间；

其中，所述方法还包括：

获取已到达使用寿命的铷钟全生命周期的训练光强数据；

按照相同的采样间隔对多个所述训练光强数据进行采样；

利用所述采样后的训练光强数据构建训练数据集、测试数据集及验证数据集；

利用所述训练数据集训练预设预测模型，得到第一预测模型；

利用所述测试数据集及预设误差公式，调整所述第一预测模型的模型参数，得到所述铷灯光强预测模型；

利用所述验证数据集验证所述铷灯光强预测模型，直至模型收敛。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述排列位置与所述采样间隔，计算所述铷钟的剩余寿命时间，包括：

确定所述排列位置对应的序号值；

计算所述序号值与所述采样间隔的乘积结果，所述乘积结果为所述待测铷钟的剩余寿命时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试数据集中的数据按序排列，所述利用所述测试数据集及预设误差公式，调整所述第一预测模型的参数，得到所述铷灯光强预测模型，包括：

将所述测试数据集拆分为第一子数据集和第二子数据集，其中，所述第一子数据集中的数据排列于所述第二子数据集中的数据之前；

将所述第一子数据集中的数据输入至所述第一预测模型，所述第一预测模型分别以多个不同的模型参数作为初始参数，得到每个模型参数对应的多个预测结果数据，每个所述预测结果数据与所述第二子数据集中的数据一一对应；

针对不同的模型参数，将与所述模型参数对应的输入数据、多个预测结果数据、预测结果数据的个数及实测数据代入均方根误差公式，得到误差值；

选取对应误差值最小的模型参数作为目标参数；

根据所述目标参数调整所述第一预测模型的参数，得到所述铷灯光强预测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集训练所述预设预测模型之前，还包括：

针对初始数据集中的每个数据样本，对所述数据样本进行过采样，得到所述数据样本的多个最近邻样本；

在所述数据样本的多个最近邻样本中随机选取若干个最近邻样本；

将所述数据样本和所述随机选取的若干个最近邻样本，代入公式r_i＝_i+rand·(x_ij-i)，其中，x_i为初始数据集中的数据样本，x_ij为最近邻样本，r_i为合成的新数据样本；

将所述新数据样本放入所述初始数据集，得到所述训练数据集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集训练所述预设预测模型，得到第一预测模型，包括：

在所述训练数据集中的所有数据样本中，随机有放回的提取若干个数据样本；

利用所述若干个数据样本训练随机森林模型中的每个决策树，直至模型收敛，得到所述第一预测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照相同的采样间隔对多个所述历史光强数据进行采样之前，还包括：

在所述多个历史光强数据中，判断每个采集时间点是否存在对应的光强数据；

若不存在，采用向前填充法或向后填充法进行填充。