【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据校正，具体而言，涉及一种基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法、系统及介质。
技术介绍
1、现有技术主要依赖于传统的数据处理方法，如简单的规则设定、回归分析和统计滤波等手段，对计量仪表异常数据进行处理。然而，这些方法存在一定的局限性。首先，规则设定和回归分析依赖于人工经验，无法实时适应复杂和变化的环境条件，容易导致处理不精准。其次，统计滤波等方法虽能平滑数据，但无法有效捕捉复杂的异常模式，处理效果在动态和非线性数据场景下表现不佳。此外，传统方法对异常数据的修正通常是离线处理，缺乏实时性，导致数据偏差无法及时纠正，影响决策的准确性。即使采用多种手段结合，仍面临无法全面考虑历史数据与当前数据之间关联的问题。因此，现有技术在数据处理的精准度、实时性以及智能化方面存在较大缺陷，无法满足高精度和高实时性需求的应用场景。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法、系统及介质，通过预测模型实现对实时采集数据的在线处理和纠偏，动态识别不同...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，采集计量仪表数据，将计量仪表数据进行预处理，分析计量仪表数据中的噪声或缺失数据，对噪声或缺失数据进行清洗处理，得到预处理数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，基于预处理数据训练人工智能模型，得到预测模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，基于预测模型输出预测读数，将预...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，采集计量仪表数据，将计量仪表数据进行预处理，分析计量仪表数据中的噪声或缺失数据，对噪声或缺失数据进行清洗处理，得到预处理数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，基于预处理数据训练人工智能模型，得到预测模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，基于预测模型输出预测读数，将预测读数与真实读数进行比较，计算数据误差，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，生成异常数据集合，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的计量仪表数据采集误码校正方法，其特征在于，基于卡尔曼滤波算法对异常数据进行纠偏校正，具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑烽华，周冬冬，王小波，王中乐，梁永健，王贤妮，何佳红，宋津，黄一宾，祝水阳，王佐图，
申请(专利权)人：杭州炬华科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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