一种基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，所述方法包括如下步骤：(1)当空间分布过程有新的时空闪点x

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法


[0001]本专利技术涉及一种空间分布过程增量建模方法，具体涉及一种基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法。

技术介绍

[0002]工业过程中广泛存在着一类具有空间分布参数的由偏微分方程描述的动力学系统，包括薄板热系统、电池热管理系统、化学反应过程等等，这类系统被称为空间分布过程。此类过程往往存在无限维非线性特性，推导其精确的机理模型十分困难。得益于机器学习技术的发展，基于维度约简和系统辨识技术的空间分布过程时空建模得到快速地发展。
[0003]传统离线时空维度约简算法将被称为闪点的时空变量用一组空间基函数和相应的低维时间序列进行表示。这些算法采用批处理模式，需要提前获得包含系统全部动态特征的离线数据，这在具有时变或不确定等具有概念漂移的实际复杂对象上是难以实现的。虽然针对上述问题已经提出了很多基于半自适应和基于核函数思想的方法，然而这些方法需要大量的数据存储空间并且计算效率不高。
[0004]随着大数据的发展，一类增量降维算法被提出并且已经被应用到空间分布过程在线建模问题中，在保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤(1)当空间分布过程有新的时空闪点x
t
到来时，计算相关的待选空间基函数φ
k+1
；步骤(2)判断阈值条件是否满足，如果满足则接受待选空间基函数φ
k+1
作为新的空间基函数加入到空间基函数集合Φ
(k+1)
中，并计算低维表示y
t
的第k+1个分量y
k+1
(t)＝||r
t
|2，更新k＝k+1，否则抛弃此待选空间基函数φ
k+1
；步骤(3)更新空间分布过程的低维表示模型并估计空间分布过程在下一时刻时的低维表示据此重建时空闪点在下一时刻的预测值x
t+1
；步骤(4)重复步骤(1)～步骤(3)，完成时空闪点的在线更新。2.根据权利要求1所述的基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，其特征在于所述步骤(1)的具体步骤如下：定义测量时空闪点x
t
和子空间之间线性独立的投影距离为：其中，空间基函数低维表示y
′
＝[y1，y2，...，y
k
]
′
，y
k
表示x
t
的低维表示的第k个分量，φ
k
表示空间基函数Φ的第k个分量，M代表空间传感器的数量；初始化空间基函数集合Φ
(0)
为空集，其维数k＝0，令令表示第t个时空闪点x
t
的最大l2范数；在每一个采样时刻t，新的时空闪点x
t
(t＝1，2，...)到达，如果则：||
·
||2表示θ2范数；令r
t
＝x
t
，取i＝1∶k，计算第i个低维表示y
t
的分量y
i
(t)＝r
tT
φ
i
，剩余向量r
t
＝r
t
‑
y
i
(t)φ
i
，待选空间基函数r
t
表示经过空间基函数φ
k
投影后的余差。3.根据权利要求1所述的基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，其特征在于所述步骤(2)中，阈值条件为f(ω)是单调递增函数，当0≤ω≤1时，0≤f(ω)≤1，ω代表阈值自变量。4.根据权利要求1所述的基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，其特征在于所述步骤(2)中，空间基函数集合Φ
(k+1)
＝Φ
(k)
∪{φ
k+1
}。5.根据权利要求1所述的基于时空数据流的空间分布过程增量建模方法，其特征在于所述步骤(3)中，低维表示模型更新过程分为初始阶段和稳定阶段，在初始阶段，更新后会有新的空间基函数加入到子空间中，待子空间基本稳定后，保留一段时间的低维表示系数y

【专利技术属性】
技术研发人员：艾岭，许洋，甘俊哲，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：