基于非监督机器学习的CNG加气子站异常加气行为识别方法

摘要

本发明涉及大数据分析技术领域，属于压缩天然气加气分析技术，尤其是一种基于非监督机器学习的CNG加气子站异常加气行为识别方法，包括如下步骤：步骤1：数据预处理，将原始CNG加气子站加气日志导入分析系统；步骤2：描述加气行为的特征变量选择与构造；步骤3：加气行为特征变量间关系的可视化；步骤4：异常加气行为的识别；步骤5：异常加气行为的原因挖掘；步骤6：减少异常加气行为的方案。