一种基于大数据的信息预测分析系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的信息预测分析系统及方法，包括：采集模块、数据库、处理模块、分析模块和显示模块；通过所述采集模块获取设备数据，将设备数据存储到数据库，处理模块获取设备数据，对调取到的数据进行处理后，得到模型，将模型传输给分析模块，分析模块获取设备数据，计算投资回收期，将投资回收期传输给显示模块，显示模块依据数据进行提示，通过分析多个因素的影响，让决策符合实际并合理可行，通过选择合适的模型并建立模型，直接代入数据计算，让参数更准确，再选取不同区间数据计算参数，可以简化模型，提高模型精度，减少误差，根据模型预测分析，判断是否提示更换设备，提高生产效率和降低成本。降低成本。降低成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的信息预测分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的信息预测分析系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，信息预测分析是指通过对已有数据进行统计、分析和建模，预测未来事件或趋势的过程，它可以帮助人们更好地理解当前的状况，并做出更加准确的决策，在制造业中，工厂设备是生产过程中不可或缺的一部分，新的设备可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量，但工厂设备需要投入大量资金和资源，投资成本高，而且需要时间和精力实现设备的安装、调试和培训，投入大量资金来购买和更新设备是一个复杂的决策过程，很难判断是否合理和可行。
[0003]所以，人们需要一种基于大数据的信息预测分析系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的信息预测分析系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的信息预测分析系统，所述系统包括：采集模块、数据库、处理模块、分析模块和显示模块；
[0006]通过所述采集模块获取设备数据，将设备数据存储到数据库；
[0007]通过所述处理模块获取设备数据，对调取到的数据进行处理后，得到模型，将模型传输给分析模块；
[0008]通过所述分析模块获取设备数据，计算投资回收期，将投资回收期传输给显示模块；
[0009]通过所述显示模块依据数据进行提示。
[0010]进一步的，采集模块获取设备数据，将设备数据存储到数据库，其中设备数据包括投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，每天T时，获取一次数据，存储数据，存储数据；所述采集模块通过获取数据进行存储，选择合适的模型和建立准确的模型，为预测提供数据依据。
[0011]进一步的，处理模块从数据库中获取历史投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，分别放入集合中，根据数据选取模型，通过将获得的数据代入模型，得到方程，再通过将方程分组直接计算参数，再从计算出的每个参数中，分区间选取参数，计算每个参数均值，将计算的参数均值带入模型，得到模型，将模型传输给分析模块；所述处理模块通过获取历史数据带入模型直接计算模型参数，直接代入数据计算，会让计算出的数据更准确，再选取不同区间参数计算参数均值，得到模型，选择不同区间计算出的参数，可以简化模型，提高模型精度，减少误差，让模型参数更加精确，也更符合实际，模型应用于实际预测更合理和可行。
[0012]进一步的，分析模块接收到模型后，从数据库中获取当前投资成本、维护成本、生产效率数据，其中当前数据就是当天获取的数据，将获取的数据作为参数带入模型中，计算当前投资回收期，将当前投资回收期传输给显示模块；所述分析模块根据计算出的模型，对当前情况进行预估，可以清晰的表达是否需要更换设备，提高生产效率和降低成本，为决策提供数据依据。
[0013]进一步的，显示模块接收当前投资回收期，比较当前投资回收期与当前投资回收期阈值大小，若当前投资回收期大于当前投资回收期阈值，则提示不更换设备，若当前投资回收期小于或等于当前投资回收期阈值，则提示更换设备；所述显示模块比较接收到的数据与阈值的大小，可以清晰的判断是否需要更换设备，通过显示提示，让工厂及时更换设备，提高生产效率和降低成本，更好的投资决策和评估，让决策更加合理和可行。
[0014]一种基于大数据的信息预测分析方法，包括以下步骤：
[0015]S1、获取设备数据，存储设备数据；
[0016]S2、获取历史设备数据，计算模型参数，得到模型；
[0017]S3、获取当前设备数据，计算当前投资回收期；
[0018]S4、依据计算出的数据进行提示。
[0019]进一步的，在步骤S1中，获取设备数据，存储设备数据，其中设备数据包括投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，每天T时，获取一次数据，存储数据；所述通过获取数据进行存储，选择合适的模型和建立准确的模型，为预测提供数据依据。
[0020]进一步的，在步骤S2中，获取历史投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，将获取的投资成本数据放入集合A＝{A1，A2，...，A
n
}，将获取的维护成本数据放入集合B＝{B1，B2，...，B
n
}，将获取的生产效率数据放入集合C＝{C1，C2，...，C
n
}，将获取的投资回收期数据放入集合D＝{D1，D2，...，D
n
}，集合A，B，C，D中数据个数分别为n且相等，根据数据选取模型，计算模型参数：a是常数项，b、c和d都是自变量系数，其中b表示投资成本的系数，c表示维护成本的系数，d表示生产效率的系数，e表示误差项，根据参数得到模型：
[0021]q＝a+bx1+cx2+dx3+e
[0022]根据上述模型q表示投资回收期，x1表示投资成本，x2表示维护成本，x3表示生产效率，将集合A中第i个数据、集合B中第i个数据、集合C中第i个数据和集合D中第i个数据代入模型，得到方程，其中初始i＝1，之后代入集合A、B、C和D中第i+1个数据，设置g初始为1，记录方程数，第g至g+4个方程为一组数据，若g为g+4则g置1，根据每一组数据，进行计算，得到参数a、b、c、d和e，将参数分别放入集合F、G、H、I和J中，从每个参数集合中获取第z个数据，之后获取第z+w个数据，将获取的数据放入集合F1、G1、H1、I1和J1中，集合F1、G1、H1、I1和J1中数据个数分别为h且相等，计算参数：mt表示F1、G1、H1、I1和J1集合中第t个数据，h表示数据个数：
[0023][0024]根据上述计算方式s表示参数，若带入计算的分别是集合F1、G1、H1、I1和J1中的数据，计算得出的结果便分别是参数a、b、c、d和e的值，得到模型；所述通过获取历史数据带入模型直接计算模型参数，直接代入数据计算，会让计算出的数据更准确，再选取不同区间参数计算参数均值，得到模型，选择不同区间计算出的参数，可以简化模型，提高模型精度，减
少误差，让模型参数更加精确，也更符合实际，模型应用于实际预测更合理和可行。
[0025]进一步的，在步骤S3中，获取当前投资成本、维护成本、生产效率数据，其中当前数据就是当天获取的数据，将获取的数据作为参数带入模型中，计算q值，即当前投资回收期；所述根据计算出的模型，对未来的情况进行预测，可以清晰的表达是否需要更换设备，提高生产效率和降低成本，为决策提供数据依据。
[0026]进一步的，在步骤S4中，若当前投资回收期大于当前投资回收期阈值，则提示不更换设备，若当前投资回收期小于或等于当前投资回收期阈值，则提示更换设备；所述通过比较接收到的数据与阈值的大小，可以清晰的判断是否需要更换设备，通过显示提示，让工厂及时更换设备，提高生产效率和降低成本，更好的投资决策和评估，让决策更加合理和可行。
[0027]与现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的信息预测分析系统，其特征在于：所述系统包括：采集模块、数据库、处理模块、分析模块和显示模块；通过所述采集模块获取设备数据，将设备数据存储到数据库；通过所述处理模块获取设备数据，对调取到的数据进行处理后，得到模型，将模型传输给分析模块；通过所述分析模块获取设备数据，计算投资回收期，将投资回收期传输给显示模块；通过所述显示模块依据数据进行提示。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息预测分析系统，其特征在于：所述采集模块获取设备数据，将设备数据存储到数据库，其中设备数据包括投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，每天T时，获取一次数据，存储数据。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息预测分析系统，其特征在于：所述处理模块从数据库中获取历史投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，分别放入集合中，根据数据选取模型，通过将获得的数据代入模型，得到方程，再通过将方程分组直接计算参数，再从计算出的每个参数中，分区间选取参数，计算每个参数均值，将计算的参数均值带入模型，得到模型，将模型传输给分析模块。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息预测分析系统，其特征在于：所述分析模块接收到模型后，从数据库中获取当前投资成本、维护成本和生产效率数据，其中当前数据就是当天获取的数据，将获取的数据作为参数带入模型中，计算当前投资回收期，将当前投资回收期传输给显示模块。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息预测分析系统，其特征在于：所述显示模块接收当前投资回收期，比较当前投资回收期与当前投资回收期阈值大小，若当前投资回收期大于当前投资回收期阈值，则提示不更换设备，若当前投资回收期小于或等于当前投资回收期阈值，则提示更换设备。6.一种基于大数据的信息预测分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取设备数据，存储设备数据；S2、获取历史设备数据，计算模型参数，得到模型；S3、获取当前设备数据，计算当前投资回收期；S4、依据计算出的数据进行提示。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的信息预测分析方法，其特征在于：在步骤S1中，获取设备数据，存储设备数据，其中设备数据包括投资成本、维护成本、生产效率和投资回收期数据，每天T时，获取一次数据，存储数据。8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的信息预测分析方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞翔，
申请(专利权)人：内蒙古正志网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：