【技术实现步骤摘要】
本申请中涉及分析数据处理技术，尤其是一种基于物理系统状态还原的状态预测方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着科学技术的飞速发展，非线性动态系统在各个领域的应用研究越发受到了广泛的关注。作为传统线性系统模型的强有力补充，非线性动态系统模型的研究将有力地推进各个领域的科学研究和工业发展。
2、相关技术中，经常会利用非线性动态系统的稀疏识别方法去还原数据识别场景下的某些物理系统的状态。例如可以利用该稀疏识别方法去识别气象数据场景下的气象系统的状态。又或者也可以利用该稀疏识别方法去识别交通数据场景下的交通系统的状态等等。其中，非线性动态系统的稀疏识别算法中，需要人为选择一个阈值λ，该阈值的作用是保证非线性动态系统的解是稀疏的。进一步的，该人为选取此阈值的方式是选取阈值要小于还原物理系统的系数的绝对值的最小值。但是如果对于还原的动态系统系数并不了解，在更多的情况下会直接选取一个相对较小的阈值。
3、然而，相关技术中在利用非线性动态系统的稀疏识别方法去还原物理系统时，即便在人为选择相对较小的阈值λ的情况下，依旧避免不了物理系统的还原结果出现很大误差的问题。因此，如何实现一种为非线性动态系统自动选取合适的阈值以达到正确还原物理系统状态的技术方案，成为了本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于物理系统状态还原的状态预测方法及装置，本申请实施例用于解决相关技术中存在的，无法为非线性动态系统选取合适的阈值从而导致的无法正确还原物理系统状态的问
2、其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种基于物理系统状态还原的状态预测方法，所述方法包括：
3、确定现实环境中存在的待还原的还原物理系统，并创建用于捕捉所述还原物理系统的非线性特性的非线性动态系统，所述非线性特性用于反映所述还原物理系统的真实行为；
4、为所述非线性动态系统计算得到第一函数以及第二函数，其中所述第一函数用于反映还原物理系统的模拟数据与真实数据之间的数据误差的函数关系，所述第二函数用于反映阈值与所述还原物理系统之间稀疏度的函数关系，所述还原物理系统为需要进行状态还原的物理系统，所述阈值用于控制所述非线性动态系统输出值的稀疏程度；
5、利用所述第一函数以及所述第一函数，为所述非线性动态系统计算得到相关函数，并利用所述相关函数为所述非线性动态系统选取对应的目标值；
6、将所述目标值配置为所述非线性动态系统的自选择阈值，并利用配置所述自选择阈值的非线性动态系统，对数据识别场景下的所述还原物理系统进行预设时长内的状态还原，得到状态还原后的目标物理系统；
7、根据所述目标物理系统及其该系统所收集到的变量数据，对所述数据识别场景进行实时状态预测，所述状态预测包括行为数据预测和趋势数据预测。
8、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第一函数：
9、l;
10、其中，所述l为所述第一函数，用于反映真实数据与拟合数据的函数关系。
11、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第二函数：
12、；
13、其中，所述为所述第二函数，所述为所述还原物理系统中的函数库里的所有非零项的数量，所述为所述函数库里的所有列项的数量。
14、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述相关函数：
15、；
16、其中，所述为所述相关函数，所述l为所述第一函数，所述为所述第二函数。
17、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述利用所述相关函数为所述非线性动态系统选取对应的目标值，包括：
18、将所述相关函数中，相关函数数值在最大值区间时对应的值作为所述目标值。
19、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述将所述目标值配置为所述非线性动态系统的自选择阈值，包括：
20、将所述目标值作为所述非线性动态系统的稀疏识别算法的自选择阈值；
21、其中，所述稀疏识别算法由下述公式得到：
22、；
23、其中，为稀疏系数，所述为所述稀疏识别算法的残差项，所述为所述稀疏识别算法的正则化项，所述y为所述真实数据。
24、可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述利用配置所述自选择阈值的非线性动态系统，对数据识别场景下的所述还原物理系统进行预设时长内的状态还原，包括：
25、利用所述配置所述自选择阈值的非线性动态系统对测试物理系统进行状态还原，得到测试还原结果；以及，采集真实情况下所述测试物理系统对应的测试真实结果；
26、在检测到所述测试还原结果与所述测试真实结果之间的误差值小于预设差值时，利用配置所述自选择阈值的非线性动态系统，对数据识别场景下的所述还原物理系统进行预设时长内的状态还原。
27、其中，根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种基于物理系统状态还原的状态预测装置，包括：
28、计算模块，被设置为所述非线性动态系统计算得到第一函数以及第二函数，其中所述第一函数用于反映还原物理系统的模拟数据与真实数据之间的数据误差的函数关系，所述第二函数用于反映阈值与所述还原物理系统之间稀疏度的函数关系，所述还原物理系统为需要进行状态还原的物理系统，所述阈值用于控制所述非线性动态系统输出值的稀疏程度；
29、选取模块，被设置为利用所述第一函数以及所述第一函数，为所述非线性动态系统计算得到相关函数，并利用所述相关函数为所述非线性动态系统选取对应的目标值；
30、分析模块，被设置为将所述目标值配置为所述非线性动态系统的自选择阈值，并利用配置所述自选择阈值的非线性动态系统，对数据识别场景下的所述还原物理系统进行预设时长内的状态还原。
31、根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：
32、存储器，用于存储可执行指令；以及
33、显示器，用于与所述存储器执行所述可执行指令从而完成上述任一所述基于物理系统状态还原的状态预测方法的操作。
34、根据本申请实施例的还一个方面，提供的一种计算设备可读存储介质，用于存储计算设备可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述基于物理系统状态还原的状态预测方法的操作。
35、本申请中，为非线性动态系统计算得到第一函数以及第二函数，其中第一函数用于反映还原物理系统的模拟数据与真实数据之间的数据误差的函数关系，第二函数用于反映阈值与还原物理系统之间稀疏度的函数关系，还原物理系统为需要进行状态还原的物理系统，阈值用于控制非线性动态系统输出值的稀疏程度；利用第一函数以及第二函数，为非线性动态系统计算得到相关函数，并利用相关函数为非线性动态系统选取对应的目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物理系统状态还原的状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第一函数：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第二函数：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述相关函数：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述相关函数为所述非线性动态系统选取对应的目标值，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标值配置为所述非线性动态系统的自选择阈值，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用配置所述自选择阈值的非线性动态系统，对数据识别场景下的所述还原物理系统进行预设时长内的状态还原，包括：
8.一种基于物理系统状态还原的状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算设备可读存储介质，用于存储计算设备可读取的
...【技术特征摘要】
1.一种基于物理系统状态还原的状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第一函数：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述第二函数：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下述公式为所述非线性动态系统计算得到所述相关函数：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述相关函数为所述非线性动态系统选取对应的目标值，包括：
6.如权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：池永为，熊詻敐，白彧，陈丽煌，
申请(专利权)人：浙江省北大信息技术高等研究院，
类型：发明
国别省市：
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