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专利名称：一种基于自适应长短期记忆的分布式光纤异常数据
修复模型
专利类型：发明专利发明人：王俊龙,刘宏月申请号：CN202010959309.9申请日：20200914公开号：CN112235043A公开日：20210115
摘要：本发明提供一种基于自适应长短期记忆的分布式光纤异常传感数据的修复模型，主要由降噪预处理模块和自适应LSTM预测模块构成，用来修复监测数据中的异常值问题。针对监测数据的噪声信号特征，采用加权差分融合3σ阈值准则的数据滤波方法，通过时序变量滤波和位置变量滤波相结合的形式，将理论推导出光纤的极限应变作为界定的阈值，从而剔除异常值；然后将光纤传感监测数据的空值和滤波剔除的异常值作为LSTM模型的预测对象进行数据修复。本发明自适应迭代训练过程中的损失函数Loss以提高训练模型的学习效率，进一步减少积累误差，根据空间分辨率遍历分布式光纤所有的监测样本点完成修复工作，效率高，监测精度高。
申请人：上海大学
地址：200444 上海市宝山区上大路99号
国籍：CN
代理机构：上海上大专利事务所(普通合伙)
代理人：何文欣
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