融合模型架构设计

下面是针对三模型融合方案(遥信模型、遥测模型、融合模型)的详细设计和架构图:

系统架构设计

1. 数据层:

   • 遥信数据预处理模块(200+特征)
   • 遥测数据预处理模块(10+特征)
   • 数据同步与时间对齐

2. 模型层:

   • 遥信特征模型(Model A)
   • 遥测特征模型(Model B)
   • 融合决策模型(Meta Model)

3. 应用层:

   • 故障预测输出
   • 预警系统
   • 预测结果可视化

技术实现细节

1. 遥信模型(Model A):

   • 算法选择: 随机森林/XGBoost/LightGBM
   • 特征工程: 状态编码、状态变化检测、时间窗口特征
   • 输出: 各类故障概率预测

2. 遥测模型(Model B):

   • 算法选择: LSTM/GRU/TCN等时序模型
   • 特征工程: 统计特征(均值、方差等)、趋势特征、频域特征
   • 输出: 各类故障概率预测

3. 融合模型(Meta Model):

   • 输入: Model A和Model B的输出概率、关键原始特征
   • 算法: 随机森林/XGBoost/逻辑回归
   • 输出: 最终故障类型及概率

架构图

架构图详见

实施建议

1. 数据准备阶段:

   • 处理缺失值和异常值
   • 进行时间窗口特征提取
   • 确保遥信和遥测数据时间对齐

2. 模型训练阶段:

   • 分别训练Model A和Model B，优化各自性能
   • 使用交叉验证确定最佳参数
   • 为融合模型准备训练数据(通过交叉验证预测值)

3. 融合模型优化:

   • 测试不同的融合策略(Stacking, Blending, Voting)
   • 确定关键原始特征与模型预测值的最佳组合
   • 动态调整不同故障类型的权重

4. 评估与部署:

   • 使用混淆矩阵评估各类故障预测准确率
   • 建立故障预警阈值
   • 设计模型更新与再训练机制

这个架构设计平衡了各模型的独立性和信息融合的需求，通过多层融合提高故障预测的准确性和鲁棒性。