[发明专利]一种复杂仿真系统运行有效性评估方法

权利要求书

1.一种复杂仿真系统运行有效性评估方法，其特征在于，所述复杂仿真系统运行有效性评估方法包括以下步骤：

步骤一、针对复杂装备仿真系统的仿真运行历史数据进行数据预处理；

步骤二、使用历史数据对LSTM进行建模；

步骤三、将建好的神经网络参数进行保存，将实时仿真数据作为输入进行仿真运行有效性评估，得到评估分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种复杂仿真系统运行有效性评估方法，其特征在于，在步骤一中，具体的，

步骤一一、对样本数据进行处理，转换为数值型变量；

步骤一二、将转换为数据值变量的样本数据的值都规范至同一个范围内；

步骤一三、使用z-score方法，将样本数据标准化，公式如下：

其中，为样本数据中的该变量所有取值的均值，σ为该变量所有取值的标准差，x'为该数据标准化后的新值；

步骤一四、对样本数据中的字符串数据进行处理，采用标签编码的方式，对不连续的数字变量或者是文本进行编号；

步骤一五、对样本数据的分类标签进行处理，首先同样计算样本数据中全部不重复的分类结果，设分类结果有n种，利用n阶单位矩阵对编码进行表示，第k类标签对应的表示形式由下式给出，

所述分类标签包括“完全有效”、“较有效”和“基本无效”，分别对分类标签的三种情况标号为0、1、2，则“完全有效”对应标签为[1,0,0]、“较有效”对应标签为[0,1,0]、“基本无效”对应标签为[0,0,1]。

3.根据权利要求1所述的一种复杂仿真系统运行有效性评估方法，其特征在于，在步骤二中，说是LSTM包括输入层、两个LSTM隐含层和softmax分类器输出层，其中，具体的，将原始的历史数据先经过归一化预处理后，给定时间步长并将样本数据处理为多维变量的固定长度的时序数据作为输入经过隐含层，共包含了K个前后连接的同构LSTM单元，进行深度特征提取，并将第一个LSTM隐含层的信息输入至第二个LSTM隐含层继续学习，不断迭代优化参数后，由于需要解决分类的问题，在最后通过softmax预测层对运行有效性结果进行预测。

4.根据权利要求1所述的一种复杂仿真系统运行有效性评估方法，其特征在于，在步骤三中，在进行实时仿真运行有效性评估时，利用滑动窗口法对采集到的数据进行实时更新，时间步长需要与训练网络时设置的步长相同，将相邻的数据界定为一个窗口，当得到新数据的时候，将新数据添加进滑动窗口内，并剔除较老的数据，作为测试集数据输入得到仿真运行有效性评估结果。