一种大数据故障预测方法技术

本发明专利技术公开了一种大数据故障预测方法，利用BP神经网络作为粒子群迭代算法的适应度函数，设定预测值与实际值的差为300，然后进行迭代，最后得出BP网络的权值和阈值的全局最优解作为BP神经网络的参数，然后进行下一次的预测。本发明专利技术针对地铁屏蔽门系统目前的状况，提出了基于PSO与BP神经网络相结合的大数据故障预测方法。把屏蔽门的历史数据作为输入变量引入预测模型，实现对屏蔽门门锁机构的故障时间预测。解决了以往发生故障才能报警的安全隐患问题，应用故障特征库信息对可能发生的故障进行预防，提高屏蔽门系统的安全性。同时该方法的成功对地铁车站的进出口闸机、手扶电梯、升降电梯等重要系统装置均有良好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据故障预测方法
本专利技术涉及大数据预测
，具体涉及一种大数据故障预测方法。
技术介绍
大数据预测是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。随着信息革命的深入，大数据时代的预测更加容易，人类的生活正在被大数据预测深刻改变。BP神经网络由于自学习和自适应能力强而广泛使用在大数据预测领域，但是随着应用范围的逐步扩大，BP神经网络也暴露出了越来越多的缺点和不足。最常见的问题是局部最小化。从数学角度看，由于神经网络对权值与阈值非常敏感，因此以随机数方式初始化的权重和阈值往往会导致每次训练得到不同的结果。
技术实现思路
有鉴于此，为了解决现有技术中的上述问题，本专利技术提出一种基于PSO与BP神经网络相结合的大数据故障预测方法。本专利技术通过以下技术手段解决上述问题：一种大数据故障预测方法，包括如下步骤：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大数据故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构造样本：利用数据集中前44个训练数据构造训练矩阵；

【技术特征摘要】
1.一种大数据故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构造样本：利用数据集中前44个训练数据构造训练矩阵；Ttrain＝[T1T2…T40]S2：对原始数据进行归一化处理，转换为[0,1]之间的值：S3：根据公式(4-2)确定隐含层节点数N，创建神经网络模型；N＝M-1(4-2)M是输入层节点数；S4：设定PSO算法参数：学习因子C1＝C2＝1.8；惯性权重ω＝0.7；S5：Wij为BP神经网络权值，θj为BP神经网络偏置值，以W和θ作为粒子，初始化粒子位置X与速度V，种群规模为M＝40，粒子位置初始值为[-1,1]之间的随机值，速度的初始值0；S6：神经网络的隐藏层与输出层每个节点的输入公式(4-3)与输出公式(4-4)：Ij＝∑iWijXi+θj(4-3)其中Ij为j节点的输入值，Xi为输入层对应i节点的输入值，Oj为...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏千洲，张昱，
申请(专利权)人：广东省智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：广东,44