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基于遗传算法优化单类支持向量机的油田离心泵注水站异常检测
被引量：
7
1
作者
李博文
宋文广
+3 位作者
李浩源
赵安
张秋娟
Qian Yu
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第1期283-289,共7页
目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM...
目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM)的注水站异常检测方法。首先,对注水站数据进行标准化、归一化处理以及特征提取;其次,使用遗传算法进行寻优得到最佳种群个体值作为单类支持向量机的参数,建立检测模型;最后,将GA-OC-SVM算法与孤立森林算法、局部离群因子算法等主流方法用于测试数据集的异常检测对比,并分析算法的精度,采用接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线进行模型评价。结果表明所提出的GA-OC-SVM算法更优,检测精度达到99%,同时能够节省大量的人力物力资源。
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关键词
油田离心泵注水站
异常检测
遗传算法
GA-OC-SVM
ROC曲线
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职称材料
题名
基于遗传算法优化单类支持向量机的油田离心泵注水站异常检测
被引量：
7
1
作者
李博文
宋文广
李浩源
赵安
张秋娟
Qian Yu
机构
长江大学计算机科学学院
Faculty of Engineering and Applied Science
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第1期283-289,共7页
基金
国家科技重大专项(2021DJ1006)
湖北省科技示范项目(2019ZYYD016)。
文摘
目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM)的注水站异常检测方法。首先,对注水站数据进行标准化、归一化处理以及特征提取;其次,使用遗传算法进行寻优得到最佳种群个体值作为单类支持向量机的参数,建立检测模型;最后,将GA-OC-SVM算法与孤立森林算法、局部离群因子算法等主流方法用于测试数据集的异常检测对比,并分析算法的精度,采用接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线进行模型评价。结果表明所提出的GA-OC-SVM算法更优,检测精度达到99%,同时能够节省大量的人力物力资源。
关键词
油田离心泵注水站
异常检测
遗传算法
GA-OC-SVM
ROC曲线
Keywords
oilfield centrifugal pump injection station
anomaly detection
genetic algorithm
GA-OC-SVM
ROC curve
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法优化单类支持向量机的油田离心泵注水站异常检测
李博文
宋文广
李浩源
赵安
张秋娟
Qian Yu
《科学技术与工程》
北大核心
2023
7
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