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摘要：本发明涉及数据处理领域，具体提供一种基于大数据的外输管线风险预测方法及橇装系统，在对外输管线传感数据集的待定风险数据项完成提取后，对其异常程度进行划分，如此在基于待定风险数据项的异常表征系数对风险数据项进行选取过程中，不仅可以丢弃待定风险数据项中异常程度低的误识别风险数据项，增加风险预测神经网络提取结果的精度，同时还可以提取待定风险数据项中异常程度高的关键风险数据项，使得风险预测神经网络抽取风险数据项的能力得到提高，对风险数据项与外输管线传感数据集的相关度进行区分，能基于关键风险数据项表征外输管线传感数据集的关键运行状态，以准确识别风险，保障外输管线的风险预测精度。
主权项：1.一种基于大数据的外输管线风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取外输管线传感数据集的表征数组，所述外输管线传感数据集的表征数组用于表征所述外输管线传感数据集的管线运行状态；基于所述外输管线传感数据集的表征数组，确定所述外输管线传感数据集中的一个或多个待定风险数据项；确定各个所述待定风险数据项的异常表征系数，所述异常表征系数用于表征所述待定风险数据项在所述外输管线传感数据集中的异常程度；基于各个所述待定风险数据项的异常表征系数，确定所述外输管线传感数据集的风险数据项检测结果；基于所述风险数据项检测结果得到外输管线的风险预估信息；所述确定各个所述待定风险数据项的异常表征系数，包括：获取各个所述待定风险数据项的数据项数组表示；基于各个所述待定风险数据项的数据项数组表示和所述外输管线传感数据集的表征数组，确定各个所述待定风险数据项的异常表征系数；所述外输管线传感数据集的表征数组包括第一表征数组，所述第一表征数组用于表征所述外输管线传感数据集全局的管线运行状态；所述基于各个所述待定风险数据项的数据项数组表示和所述外输管线传感数据集的表征数组，确定各个所述待定风险数据项的异常表征系数，包括：基于各个所述待定风险数据项的数据项数组表示与所述第一表征数组之间的共性度量结果，确定各个所述待定风险数据项的异常表征系数。
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百度查询： 成都川油瑞飞科技有限责任公司 一种基于大数据的外输管线风险预测方法及橇装系统
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