基于边缘计算的煤矿瓦斯传感器数据异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘计算的煤矿瓦斯传感器数据异常检测方法，获取瓦斯传感器数据，对数据进行标注；建立多层RBM网络结构，通过RBM网络对瓦斯传感器数据进行重构，得到数据的一个编码，通过逐层训练的方式得到瓦斯传感器数据的多层表示；在多层RBM网络结构上增加一个代表期望输出变量的最后层，将最后层输出作为BP神经网络的输入，利用有监督的BP神经网络将误差反向传播，自顶向下进行微调，得到瓦斯传感器数据异常检测的深度置信网络（DBN）模型，通过得到的DBN模型对煤矿瓦斯传感器数据进行异常检测。降低网络带宽负载，提高了煤矿瓦斯数据异常检测的实时性。