CN111062848A - 一种消防工程异常状态监测的智能监控方法 - Google Patents

一种消防工程异常状态监测的智能监控方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智慧消防技术领域，具体地说，涉及一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其包括以下步骤：一、采集动态数据流；二、利用主元分析法PCA对已有历史经验数据进行聚类分析，建立多分类器模型；三、对主元数据因子进行最小二乘支持向量机算法LSSVM处理，得出最优决策函数方程；四、利用不同主元数据因子的不同决策函数方程对已采集的动态数据流进行处理，实现过程中的异常模式状态识别。本发明大大简化了模型的求解过程，提高了模型的训练速度，对于提升消防项目中的动态异常识别有很大帮助。

Description

一种消防工程异常状态监测的智能监控方法
技术领域
本发明涉及智慧消防技术领域，具体地说，涉及一种消防工程异常状态监测的智能监控方法。
背景技术
消防由于具有一次性、规模大、过程复杂等特点，在过程中存在很多不确定的因素，且一般都是在恶劣的环境中进行，传统监管多采用人工巡查或固定摄像头监测，使用时对于监管难以全面把握。采用标准支持向量机(SVM)根据历史数据对施工过程中观测数据可能存在的异常波动进行识别和监控。
SVM有很多优势，能够解决风险因素预测、分类问题，但是其仍然存在一些弊端。主要表现为模型的损失函数限制以及惩罚因子、核函数宽度参数的优化组合等问题。这些问题会降低过程异常状态风险预测的精度、模型收敛速度，增加模型计算的资源占用等。
发明内容
本发明的内容是提供一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其包括以下步骤：
一、采集动态数据流；
二、利用主元分析法PCA对已有历史经验数据进行聚类分析，建立多分类器模型；
三、对主元数据因子进行最小二乘支持向量机算法LSSVM处理，得出最优决策函数方程；
四、利用不同主元数据因子的不同决策函数方程对已采集的动态数据流进行处理，实现过程中的异常模式状态识别。
作为优选，步骤二中，首先分析提取出不同基本状态模式的数据分布情况，利用主元分析方法，将相似主元特征的样本数据进行变量转换，构成MPCA-LSSVM识别模型，使其能够使用较少的主元变量对过程的波动信息进行较全面的描述；
其次，在全生命周期中的异常状态经验值，设样本为n维向量，某区域的1个样本及其值表示为：
(x1,y1),……,(xl,yl)∈Rn×R，
用一非线性映射中Ψ(x)把样本从原空间Rn映射到特征空间：
Figure BDA0002288587390000021
在这个高维特征空间中构造最优决策函数：
Figure BDA0002288587390000022
这样非线性估计函数转化为高维特征空间中的线性估计函数；利用结构风险最小化原则，寻找w，b就是最小化；
Figure BDA0002288587390000023
其中w2控制模型的复杂度，c为正规化参数。Remp为误差控制函数，也即ε不敏感损失函数；损失函数有线性ε损失函数，二次ε损失函数，huber损失函数；选取了不同的损失函数，可构造不同形式的支持向量机。
作为优选，步骤三中，最小二乘支持向量机在优化目标的损失函数为误差ξi的二次项，故优化问题为：
Figure BDA0002288587390000024
Figure BDA0002288587390000031
用拉格朗日法求解这个优化问题：
Figure BDA0002288587390000032
其中ai，i＝1,…,l，是拉格朗日乘子；
根据优化条件：
Figure BDA0002288587390000033
可得：
Figure BDA0002288587390000034
Figure BDA0002288587390000035
定义核函数
Figure BDA0002288587390000036
是满足Mercer条件的对称函数；根据上述公式，优化问题转化为求解线性方程：
Figure BDA0002288587390000037
最后得到决策函数方程：
Figure BDA0002288587390000038
本发明是一种利用基于多主元分析方法的最小二乘支持向量机的风险监控预测方法。它利用最小二乘损失函数和等式约束来获得线性方程组，而不是支持向量机中使用的不等式约束，从而简化了复杂的计算和训练。其中主元分析(PCA)依据输入变量的线性变换，由相关矩阵的特征值大小确定坐标变换和变量提取，通过引入核函数将输入变量映射到高维特征空间，可以解决非线性问题，通过使用经验数据拟合一个智能模型来映射一组风险因素输入值和异常状态预测输出值之间的关系。
本发明利用主元分析方法从动态监测全过程中分析提取主元表征因子，将中获得的动态数据流进行组合分类，搭建组合分类器模型，然后采用LSSVM算法对过程的异常施工状态进行识别。相比于标准的SVM，LSSVM算法在构建目标函数时加入了误差项的二范数，同时将不等式约束变为了等式约束。因此，采用本发明所提出的异常状态监测的智能监控方法大大简化了模型的求解过程，提高了模型的训练速度，对于提升消防项目中的动态异常识别有很大帮助。
附图说明
图1为实施例1中一种消防工程异常状态监测的智能监控方法的流程图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其包括以下步骤：
一、采集动态数据流；
二、利用主元分析法PCA对已有历史经验数据进行聚类分析，建立多分类器模型；
三、对主元数据因子进行最小二乘支持向量机算法LSSVM处理，得出最优决策函数方程；
四、利用不同主元数据因子的不同决策函数方程对已采集的动态数据流进行处理，实现过程中的异常模式状态识别。
步骤二中，首先分析提取出不同基本状态模式的数据分布情况，利用主元分析方法，将相似主元特征的样本数据进行变量转换，构成MPCA-LSSVM识别模型，使其能够使用较少的主元变量对过程的波动信息进行较全面的描述；
其次，在全生命周期中的异常状态经验值，设样本为n维向量，某区域的1个样本及其值表示为：
(x1,y1),……,(xl,yl)∈Rn×R，
用一非线性映射中Ψ(x)把样本从原空间Rn映射到特征空间：
Figure BDA0002288587390000051
在这个高维特征空间中构造最优决策函数：
Figure BDA0002288587390000052
这样非线性估计函数转化为高维特征空间中的线性估计函数；利用结构风险最小化原则，寻找w，b就是最小化；
Figure BDA0002288587390000053
其中||w||2控制模型的复杂度，c为正规化参数。Remp为误差控制函数，也即ε不敏感损失函数；损失函数有线性ε损失函数，二次ε损失函数，huber损失函数；选取了不同的损失函数，可构造不同形式的支持向量机。
步骤三中，最小二乘支持向量机在优化目标的损失函数为误差ξi的二次项，故优化问题为：
Figure BDA0002288587390000054
Figure BDA0002288587390000055
用拉格朗日法求解这个优化问题：
Figure BDA0002288587390000056
其中ai，i＝1,…,l，是拉格朗日乘子；
根据优化条件：
Figure BDA0002288587390000061
可得：
Figure BDA0002288587390000062
Figure BDA0002288587390000063
定义核函数
Figure BDA0002288587390000064
是满足Mercer条件的对称函数；根据上述公式，优化问题转化为求解线性方程：
Figure BDA0002288587390000065
最后得到决策函数方程：
Figure BDA0002288587390000066
本实施例是一种利用基于多主元分析方法的最小二乘支持向量机的风险监控预测方法。它利用最小二乘损失函数和等式约束来获得线性方程组，而不是支持向量机中使用的不等式约束，从而简化了复杂的计算和训练。其中主元分析(PCA)依据输入变量的线性变换，由相关矩阵的特征值大小确定坐标变换和变量提取，通过引入核函数将输入变量映射到高维特征空间，可以解决非线性问题，通过使用经验数据拟合一个智能模型来映射一组风险因素输入值和异常状态预测输出值之间的关系。
本实施例利用主元分析方法从动态监测全过程中分析提取主元表征因子，将中获得的动态数据流进行组合分类，搭建组合分类器模型，然后采用LSSVM算法对过程的异常施工状态进行识别。相比于标准的SVM，LSSVM算法在构建目标函数时加入了误差项的二范数，同时将不等式约束变为了等式约束。因此，采用本实施例所提出的异常状态监测的智能监控方法大大简化了模型的求解过程，提高了模型的训练速度，对于提升消防项目中的动态异常识别有很大帮助。
具有相似主元特征的样本数据往往属于同一质量模式，样本变量的方差越大表明其包含的特征信息越多，聚类效果越明显。主元分析方法正是利用这样的思想，对样本数据进行变量转换，以其能够使用较少的主元变量对生产过程的波动信息进行较全面的描述。主元分析法PCA的算法处理过程如下：
设：
Figure BDA0002288587390000071
X是变量数为m，样本数为n的生产过程样本数据集。
Figure BDA0002288587390000072
S是样本数据的协方差矩阵，则有：
Figure BDA0002288587390000073
Λ＝diag(λ1,λ2,...,λm),λ1≥λ2≥...≥λm>0 (4)
设：
Figure BDA0002288587390000074
其中，P为主元转换矩阵，λ为协方差矩阵S的特征值，ξ为主元方差贡献率。
因此，可以通过设置ξ的大小，将前k个主元特征进行提取，则Λ和P分别可以被分解成两部分：
Figure BDA0002288587390000075
P＝[Ppc,Pres],Ppc∈Rm×k,Pres∈Rm×(m-k) (7)
采用上述方法方法可将X分解为主元空间和残差空间：
Figure BDA0002288587390000081
公式(8)中，
Figure BDA0002288587390000082
为主元转换矩阵，E为残差序列，包含了施工过程在正常工序下的各种噪声；
Figure BDA0002288587390000083
为提取出来的主元特征，根据公式(5)提取不同的主元特征，则会得到不同的
Figure BDA0002288587390000084
与LSSVM分类器结合，构成MPCA-LSSVM识别模型。
LSSVM算法在构建目标函数时加入了误差项的2范数，同时将不等式约束变为了等式约束，从而大大简化了模型的求解过程，提高了模型的训练速度。
通过寻找使两类数据最小间隔最大化的分类平面来解决二分类问题，最小二乘支持向量机算法LSSVM的处理过程如下：
设单个最小二乘支持向量机的施工数据样本为{xi,yi},i＝1,2,…,n,xi∈Rn,yi∈{+1,-1}，其中，xi表示样本的输入，yi表示期望输出值。在二分类问题中，LSSVM通过样本学习，使得有一个分类平面将这两类数据完全分开，这样的分类平面可以描述为：
Figure BDA0002288587390000085
其中，
Figure BDA0002288587390000086
ω为权向量，b为偏置向量。对于线性不可分的情况，可以通过引入松弛变量降低对超平面的要求，同时增加一个表示对错分造成损失的惩罚参数γ>0，则该二分类问题可以转化以下优化问题：
Figure BDA0002288587390000087
同时，引入拉格朗日乘子求解上述优化问题，则有：
Figure BDA0002288587390000088
分别对w、b、e、a求偏导并化简可以求得：
Figure BDA0002288587390000091
其中，l为单位矩阵，Ω为核矩阵。根据已知的样本数据可以求得参数a，b的值，进而得到LSSVM最优超平面的决策函数为：
Figure BDA0002288587390000092
其中，k(xi,x)为核函数，可以将低维空间线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分的问题。
通过LSSVM决策函数对输入数据值进行拟合分析，利用分类器用来识别正常模式与其他异常模式，利用不同主元数据因子的不同决策方程对已采集的动态数据流进行处理，最终实现消防工程的异常模式状态识别，进一步保障消防安全。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其特征在于：包括以下步骤：
一、采集动态数据流；
二、利用主元分析法PCA对已有历史经验数据进行聚类分析，建立多分类器模型；
三、对主元数据因子进行最小二乘支持向量机算法LSSVM处理，得出最优决策函数方程；
四、利用不同主元数据因子的不同决策函数方程对已采集的动态数据流进行处理，实现过程中的异常模式状态识别。
2.根据权利要求1所述的一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其特征在于：步骤二中，首先分析提取出不同基本状态模式的数据分布情况，利用主元分析方法，将相似主元特征的样本数据进行变量转换，构成MPCA-LSSVM识别模型，使其能够使用较少的主元变量对过程的波动信息进行较全面的描述；
其次，在全生命周期中的异常状态经验值，设样本为n维向量，某区域的1个样本及其值表示为：
(x1,y1),……,(xl,yl)∈Rn×R，
用一非线性映射中Ψ(x)把样本从原空间Rn映射到特征空间：
Figure FDA0002288587380000011
在这个高维特征空间中构造最优决策函数：
Figure FDA0002288587380000012
这样非线性估计函数转化为高维特征空间中的线性估计函数；利用结构风险最小化原则，寻找w，b就是最小化；
Figure FDA0002288587380000021
其中||w||2控制模型的复杂度，c为正规化参数。Remp为误差控制函数，也即ε不敏感损失函数；损失函数有线性ε损失函数，二次ε损失函数，huber损失函数；选取了不同的损失函数，可构造不同形式的支持向量机。
3.根据权利要求2所述的一种消防工程异常状态监测的智能监控方法，其特征在于：步骤三中，最小二乘支持向量机在优化目标的损失函数为误差ξi的二次项，故优化问题为：
Figure FDA0002288587380000022
Figure FDA0002288587380000023
用拉格朗日法求解这个优化问题：
Figure FDA0002288587380000024
其中ai，i＝1,…,l，是拉格朗日乘子；
根据优化条件：
Figure FDA0002288587380000025
可得：
Figure FDA0002288587380000026
Figure FDA0002288587380000027
定义核函数
Figure FDA0002288587380000028
是满足Mercer条件的对称函数；根据上述公式，优化问题转化为求解线性方程：
Figure FDA0002288587380000029
最后得到决策函数方程：
Figure FDA0002288587380000031
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