CN116956201A - 一种大数据决策的智能耦合预警方法 - Google Patents

一种大数据决策的智能耦合预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种大数据决策的智能耦合预警方法及系统，包括以下步骤：根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，所述噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰；根据耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果。本发明利用数据的噪声添加构建出噪声耦合预测模型，消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖，增强预警过程鲁棒性差，提高预警质量。

Description

一种大数据决策的智能耦合预警方法
技术领域
本发明涉及系统预警技术领域，具体涉及一种大数据决策的智能耦合预警方法及系统。
背景技术
在系统中加入预警机制，通过及时提供警示的机构、制度、网络、举措等构成的预警过程，实现信息的实时反馈，为及时布置、防风险于未然奠定基础。
现有技术中系统安全预警，需要依赖于准确的系统数据，即预警准确性取决于系统数据的质量，而且对数据质量的单一性依赖也会造成预警过程鲁棒性差，适用范围小，降低预警质量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大数据决策的智能耦合预警方法，以解决现有技术中预警准确性取决于系统数据的质量，而且对数据质量的单一性依赖也会造成预警过程鲁棒性差，适用范围小，降低预警质量的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
一种大数据决策的智能耦合预警方法，包括以下步骤：
获取第一数据序列，所述第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，所述第一数据对应于第一系统的动作属性，所述第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种；
对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，所述第二数据序列为添加噪声后的第一数据序列；
根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，所述噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰；
根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果。
作为本发明的一种优选方案，所述对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据。
作为本发明的一种优选方案，所述根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，包括：
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
所述噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
所述损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
作为本发明的一种优选方案，所述噪声耦合预测模型中第一神经网络和第二神经网络具有相同权重。
作为本发明的一种优选方案，确定第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警。
作为本发明的一种优选方案，采用等级化预警对第一系统预警，包括：
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
作为本发明的一种优选方案，对所述第一数据序列和第二数据序列进行归一化处理。
作为本发明的一种优选方案，本发明提供了一种应用于一种大数据决策的智能耦合预警方法的智能耦合预警系统，包括：
监测单元，用于获取第一数据序列，所述第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，所述第一数据对应于第一系统的动作属性，所述第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种；
存储单元，存储有噪声耦合预测模型，预警阈值，以及预警等级与第一数据的匹配关系；
CPU单元，用于根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果；
所述CPU单元分别与监测单元、存储单元通信连接。
作为本发明的一种优选方案，所述噪声耦合预测模型噪声预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据；
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
所述噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
所述损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
作为本发明的一种优选方案，所述CPU单元得到第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警；
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
本发明利用数据的噪声添加构建出噪声耦合预测模型，消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖，增强预警过程鲁棒性差，提高预警质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施例提供的智能耦合预警方法流程图；
图2为本发明实施例提供的智能耦合预警系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中系统安全预警，需要依赖于准确的系统数据，即预警准确性取决于系统数据的质量，而且对数据质量的单一性依赖也会造成预警过程鲁棒性差，适用范围小，降低预警质量。因此本发明提供一种大数据决策的智能耦合预警方法，利用数据的噪声添加构建出噪声耦合预测模型，消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖。
如图1所示，本发明提供了一种大数据决策的智能耦合预警方法，包括以下步骤：
获取第一数据序列，第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，第一数据对应于第一系统的动作属性，第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种，第一系统可以为电气系统（动作属性包括电流、功率、频率等）、环境系统（动作属性包括温湿度、污染物颗粒度等）、水利系统（动作属性包括水流量、储水量）、气象系统（动作属性包括气压、雨量等）等等，电气系统通过第一数据预警电气故障，环境系统通过第一数据预警环境污染，水利系统通过第一数据预警水利系统故障，比如：灌溉量异常，气象系统通过第一数据预警气象灾害，比如：暴雨灾害等，诸如此类；
对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，第二数据序列为添加噪声后的第一数据序列；
根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰；
根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果。
第一数据为表征系统动作属性的数据，表征系统动作属性的数据实质上蕴含了系统的整体状态，比如是否出现异常，需要进行预警，因此表征系统动作属性的数据的质量越好，对应着预警准确性越高，但是在实时监测过程中难以确保高质量的表征系统动作属性的数据，从而会造成预警准确度随机不可靠的缺陷。
本发明为了避免预警准确性取决于表征系统动作属性的数据的质量，主动在第一数据中添加噪声，降低第一数据的数据质量，之后将不含噪声的第一数据于含有噪声的第一数据共同训练，耦合成噪声耦合预测模型，使得噪声耦合预测模型能够在高质量和低质量的第一数据中得到同样准确的预测结果，降低了预警准确性对数据质量的依赖性，而且避免数据质量对噪声耦合预测模型产生的预测局限性，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖，能够适用于更多的数据场景，拓展性强。
本发明为了降低第一数据的数据质量，在第一数据中添加噪声，具体如下：
对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据。
本发明将不含噪声的第一数据于含有噪声的第一数据共同训练，耦合成噪声耦合预测模型，使得噪声耦合预测模型能够在高质量和低质量的第一数据中得到同样准确的预测结果，降低了预警准确性对数据质量的依赖性，具体如下：
根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，包括：
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
本发明利用孪生神经网络训练的方法训练噪声耦合预测模型，使得高质量第一数据和低质量的第一数据会获得一致的后置时序第一数据预测值，减小后置时序第一数据预测值受第一数据的数据质量的影响，避免噪声耦合预测模型会由于数据质量不同而预警结果不同，提高预警结果的鲁棒性。
噪声耦合预测模型中第一神经网络和第二神经网络具有相同权重。
确定第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警。
采用等级化预警对第一系统预警，包括：
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
在实际使用时，实时获取第一系统的第一数据构成第一系统在当前时序处的第一数据，利用第一系统在当前时序处的第一数据通过噪声耦合预测模型，得到第一系统在未来时序处的第一数据，根据未来时序处的第一数据确定是否需要预警，实现信息的超前反馈，为及时布置、防风险于未然奠定基础。
对第一数据序列和第二数据序列进行归一化处理。
如图2所示，本发明提供了一种应用于一种大数据决策的智能耦合预警方法的智能耦合预警系统，包括：
监测单元，用于获取第一数据序列，第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，第一数据对应于第一系统的动作属性，第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种；
存储单元，存储有噪声耦合预测模型，预警阈值，以及预警等级与第一数据的匹配关系；
CPU单元，用于根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果；
CPU单元分别与监测单元、存储单元通信连接。
噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据；
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
本发明为了避免预警准确性取决于表征系统动作属性的数据的质量，主动在第一数据中添加噪声，降低第一数据的数据质量，之后将不含噪声的第一数据于含有噪声的第一数据共同训练，耦合成噪声耦合预测模型，使得噪声耦合预测模型能够在高质量和低质量的第一数据中得到同样准确的预测结果，降低了预警准确性对数据质量的依赖性，而且避免数据质量对预测模型产生的预测局限性，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖，能够适用于更多的数据场景，拓展性强。
CPU单元得到第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警；
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
CPU单元在实际使用时，实时获取第一系统的第一数据构成第一系统在当前时序处的第一数据，利用第一系统在当前时序处的第一数据通过噪声耦合预测模型，得到第一系统在未来时序处的第一数据，根据未来时序处的第一数据确定是否需要预警，实现信息的超前反馈，为及时布置、防风险于未然奠定基础。
本发明利用数据的噪声添加构建出噪声耦合预测模型，消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，降低预警准确性对数据质量的单一性依赖，增强预警过程鲁棒性差，提高预警质量。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取第一数据序列，所述第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，所述第一数据对应于第一系统的动作属性，所述第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种；
对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，所述第二数据序列为添加噪声后的第一数据序列；
根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，所述噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰；
根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果。
2.根据权利要求1所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：所述对第一数据序列进行噪声添加，得到第二数据序列，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为/>的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据。
3.根据权利要求2所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：所述根据第一数据序列和第二数据序列，通过神经网络，得到噪声耦合预测模型，包括：
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
所述噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
所述损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
4.根据权利要求3所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：所述噪声耦合预测模型中第一神经网络和第二神经网络具有相同权重。
5.根据权利要求4所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：确定第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警。
6.根据权利要求5所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：采用等级化预警对第一系统预警，包括：
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
7.根据权利要求1所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法，其特征在于：对所述第一数据序列和第二数据序列进行归一化处理。
8.一种应用于根据权利要求1-7任一项所述的一种大数据决策的智能耦合预警方法的智能耦合预警系统，其特征在于，包括：
监测单元，用于获取第一数据序列，所述第一数据序列由多个时序处的第一数据排序得到，所述第一数据对应于第一系统的动作属性，所述第一数据包括图像数据、音频数据、文本数据中的至少一种；
存储单元，存储有噪声耦合预测模型，预警阈值，以及预警等级与第一数据的匹配关系；
CPU单元，用于根据噪声耦合预测模型输出的第一数据在后置时序的预测值，将第一数据在后置时序的预测值与第一系统的预警阈值匹配，得到第一系统在后置时序的预警结果；
所述CPU单元分别与监测单元、存储单元通信连接。
9.根据权利要求8所述的智能耦合预警系统，其特征在于：所述噪声耦合预测模型用于消除根据前置时序处的第一数据预测出后置时序处的第一数据过程中的噪声干扰，包括：
依次对第一数据序列中每个时序处的第一数据添加数据噪声，其中，数据噪声的添加表达式为：
;
式中，wl_add为添加高斯噪声后第一数据序列中第l个时序处的第一数据，wl为第一数据序列中第l个时序处的第一数据，为高斯分布函数，/>为/>的标准差，/>为第一数据序列中的数据对称性，/>为第一数据序列中第一数据间的关联关系，其中，/>，/>为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵，K为第一数据序列中第一数据间关联关系矩阵的矩阵规格，l为计数变量；
依次将添加高斯噪声后第一数据序列中各个时序处的第一数据作为第二数据序列中各个时序处的第一数据；
将第一数据序列在前置时序的第一数据作为第一神经网络的输入项，将第一数据序列在后置时序的第一数据作为第一神经网络的输出项；
将第二数据序列在前置时序的第一数据作为第二神经网络的输入项，将第二数据序列在后置时序的第一数据作为第二神经网络的输出项；
将第一神经网络的输出项与第二神经网络的输出项间的均方误差作为损失函数；
基于损失函数对第一神经网络和第二神经网络进行网络训练得到噪声耦合预测模型；
所述噪声耦合预测模型的模型表达式为：
；
式中，data new1为第一数据序列在后置时序的第一数据，data old1为第一数据序列在前置时序的第一数据，LSTM1为第一神经网络，data new2为第二数据序列在后置时序的第一数据，data old2为第二数据序列在前置时序的第一数据，LSTM2为第二神经网络；
所述损失函数的函数表达式为：
Loss=MSE(data new1,data new2)；
式中，Loss为损失函数，MSE为均方误差运算符，MSE(data new1,data new2)为data new1和data new2的均方误差。
10.根据权利要求8所述的智能耦合预警系统，其特征在于：所述CPU单元得到第一系统在后置时序的预警结果，包括：
当第一数据在后置时序的预测值大于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为对第一系统预警；
当第一数据在后置时序的预测值小于或等于第一系统的预警阈值，则第一系统在后置时序的预警结果为不对第一系统预警；
通过预警等级与第一数据的匹配关系，确定第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级；
根据第一数据在后置时序的预测值对应的预警等级对第一系统预警。
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