[发明专利]基于时间相关性的工业系统时延确定及受控量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于时间相关性的工业系统时延确定方法，自工业系统采集传感器特征和数据，提出结合预测目标Spearman的相关性系数、梯度提升机对海量特征进行特征选择后，根据TD‑CORT时延算法得到各特征与预测目标之间的时延大小；本发明也公开了一种基于时间相关性的工业系统时延确定方法的受控量预测方法，由时延大小进一步进行特征选择，并重构输入数据集，输入融合模型进行受控量的预测；本发明将各传感器参数的时滞时间量化，经过时延检测的数据，可以准确划分输入数据窗口，有效避免数据窗口不准确对模型预测结果的影响，在提高预测的准确性的同时有效降低了模型的计算量。