【技术实现步骤摘要】
本文涉及数据检测领域，尤其是多维数据监测分析方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、当前的电力物联移动应用程序中因处理的业务数量多、访问频繁，设备运维面临数据不同步，维护困难等问题。
2、当前的在线检测数据分析包括通过对电设备状态参数进行在线监测、应用模糊聚类算法分析设备故障，实现设备运行故障信息的实时挖掘。以上研究方法无法提高数据之间的区分效果，无法应用于本方案复杂、高维数据的分类，进而影响出现设备故障时的运维管理，影响工作效率、无法确保电力物联移动网的稳定性。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术的问题，本文实施例提供了一种多维数据监测分析方法、装置、设备、存储介质及产品。
2、本文实施例公开了一种多维数据监测分析方法，所述方法包括：将电力物联移动监控数据进行维度划分，得到初始类别的监控数据集；计算每一初始类别的监控数据集中监控数据之间的测地距离，得到监控数据集对应的测地距离矩阵；根据所述测地距离矩阵及所述监控数据的协方差矩阵，对监控数据进行主成分提取...
【技术保护点】
1.一种多维数据监测分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，所述根据所述测地距离矩阵及所述监控数据的协方差矩阵，对监控数据进行主成分提取，得到监控数据集的主成分矩阵包括：
3.根据权利要求1所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，对所述主成分矩阵进行奇异值分解之前，所述方法进一步包括：
4.根据权利要求3所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，所述利用所述降维监控数据集确定分类决策函数，包括：
5.根据权利要求4所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，利用所述降维监...
【技术特征摘要】
1.一种多维数据监测分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，所述根据所述测地距离矩阵及所述监控数据的协方差矩阵，对监控数据进行主成分提取，得到监控数据集的主成分矩阵包括：
3.根据权利要求1所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，对所述主成分矩阵进行奇异值分解之前，所述方法进一步包括：
4.根据权利要求3所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，所述利用所述降维监控数据集确定分类决策函数，包括：
5.根据权利要求4所述的多维数据监测分析方法，其特征在于，利用所述降维监控数据集，确定多项式核函数包括：
6.根据权利要求5所述的多维数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宁，尚芳剑，李信，陈重韬，娄竞，李欣怡，王艺霏，温馨，姚艳丽，王森，张海明，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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