【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种电子文档拆分优化管理方法及系统。
技术介绍
1、工厂内部的用水数据是指工厂内部在每天内每个时刻的用水量的实时数据，为了对工厂内部的用水量情况进行实时监测，需要将实时采集的工厂内部用水量进行存储上传至管理系统中。但是由于工厂内部的用水量数据波动较为频繁且波动范围较小，导致每天采集的重复数据较多，使得对工厂内部的用水数据进行压缩存储时的数据冗余程度较大，在对实时采集的用水数据进行拆分压缩时，仅考虑采集到的数据的连续重复情况，直接对实时采集到的用水数据进行拆分压缩处理，并未考虑实时采集到的用水数据与历史中的用水数据之间的冗余关系，导致现有的对用水数据进行拆分压缩方法的处理效果较差。
技术实现思路
1、为了解决现有的对用水数据进行拆分压缩方法的处理效果较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种电子文档拆分优化管理方法，所采用的技术方案具体如下：
2、实时采集工厂内部用水量在预设时间段内不同时刻的实际用水数据，在历史用水量中采集预设时间段内不同时刻的历史用水数据；所述实际用水数据和历史用水数据为待分析用水数据；
3、根据待分析用水数据邻域范围内的待分析用水数据的分布情况，得到每个待分析用水数据为数据分段点的概率指标；根据所述概率指标对待分析用水数据进行筛选确定初始分段点；
4、根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到最优分段点；
6、优选地，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到最优分段点，具体包括：
7、根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到初始分段点的效果评价指标；
8、根据所述效果评价指标对初始分段点进行筛选，确定最优分段点。
9、优选地，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到初始分段点的效果评价指标，具体包括：
10、将实际用水数据中的任意一个初始分段点记为第一目标分段点，将第一目标分段点相邻的下一个初始分段点记为第二目标分段点，将历史用水数据中与第一、第二目标分段点在实际用水数据中位置序号相同的初始分段点分别记为第一匹配分段点和第二匹配分段点；
11、获取第一目标分段点与第二目标分段点之间的实际用水数据构成目标实际数据序列，获取第一目标分段点与第二目标分段点之间的历史用水数据构成目标历史数据序列；获取第一匹配分段点与第二匹配分段点之间的实际用水数据构成匹配实际数据序列，获取第一匹配分段点与第二匹配分段点之间的历史用水数据构成匹配历史数据序列；
12、根据目标实际数据序列、目标历史数据序列、匹配实际数据序列和匹配历史数据序列中的数据分布情况，得到第二目标分段点和第二匹配分段点的效果评价指标。
13、优选地，所述效果评价指标的计算公式具体为：
14、；
15、其中，表示第二目标分段点和第二匹配分段点的效果评价指标，r+1表示第r+1个初始分段点，表示匹配实际数据序列，表示匹配实际数据序列中包含的不同数据数值的数量，表示匹配实际数据序列中第x种数值存在的数量，表示匹配实际数据序列中第x种数值出现的频率；表示匹配历史数据序列，表示匹配历史数据序列中包含的不同数据数值的数量，表示匹配历史数据序列中第x种数值存在的数量，表示匹配历史数据序列中第x种数值出现的频率；表示目标实际数据序列，表示目标实际数据序列中包含的不同数据数值的数量，表示目标实际数据序列中包含的第x种数值存在的数量，表示目标实际数据序列中包含的第x种数值出现的频率；表示目标历史数据序列，表示目标历史数据序列中包含的不同数据数值的数量，表示目标历史数据序列中包含的第x种数值存在的数量，表示目标历史数据序列中包含的第x种数值出现的频率。
16、优选地，所述根据所述效果评价指标对初始分段点进行筛选，确定最优分段点，具体包括：
17、当第二目标分段点和第二匹配分段点的效果评价指标大于预设数值时，第二匹配分段点为待分析用水数据中的最优分段点；当第二目标分段点和第二匹配分段点的效果评价指标小于预设数值时，第二目标分段点为待分析用水数据中的最优分段点。
18、优选地，所述根据待分析用水数据邻域范围内的待分析用水数据的分布情况，得到每个待分析用水数据为数据分段点的概率指标，具体包括：
19、将任意一个待分析用水数据记为选定用水数据，将选定用水数据之前相邻的预设数量个待分析用水数据构成选定用水数据的左侧邻域数据序列；将选定用水数据之后相邻的预设数量个待分析用水数据构成选定用水数据的右侧邻域数据序列；
20、根据所述左侧邻域数据序列与右侧邻域数据序列的匹配关系，得到选定用水数据为数据分段点的概率指标。
21、优选地，所述根据所述左侧邻域数据序列与右侧邻域数据序列的匹配关系，得到选定用水数据为数据分段点的概率指标，具体包括：
22、获取左侧邻域数据序列中所有数据的数值在右侧邻域数据序列中相同的数据数量记为第一数量，获取右侧邻域数据序列中所有数据的数值在左侧邻域数据序列中相同的数据数量记为第二数量；根据第一数量和第二数量中的最大值得到选定用水数据为数据分段点的概率指标，所述最大值与概率指标呈负相关关系。
23、优选地，所述根据所述概率指标对待分析用水数据进行筛选确定初始分段点，具体包括：
24、将概率指标大于或等于预设的概率阈值时对应的待分析用水数据记为初始分段点。
25、优选地，所述利用最优分段点对待分析用水数据进行分段压缩处理，具体包括：
26、利用最优分段点分别对待分析用水数据中的实际用水数据和历史用水数据进行分段处理，将分段后的数据利用霍夫曼编码算法进行压缩处理。
27、本专利技术还提供了一种电子文档拆分优化管理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种电子文档拆分优化管理方法的步骤。
28、本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
29、本专利技术首先采集实际用水数据和历史用水数据，以便后续将两种用水数据进行联合分析，使得数据处理效果较佳。然后，对待分析用水数据邻域范围内的待分析用水数据的分布情况进行分析获得待分析用水数据为数据分段点的概率指标，即反映了待分析用水数据作为数据分段点的概率大小，以对待分析用水数据进行筛选确定初始分段点，初始分段点仅表征了对应的用水数据在其邻域范围内的数据分布情况。进一步的，根据历史用水数据中的初始本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到最优分段点，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到初始分段点的效果评价指标，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述效果评价指标的计算公式具体为：
5.根据权利要求3所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据所述效果评价指标对初始分段点进行筛选，确定最优分段点，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据待分析用水数据邻域范围内的待分析用水数据的分布情况，得到每个待分析用水数据为数据分段点的概率指标，具体包括：p>
7.根据权利要求6所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据所述左侧邻域数据序列与右侧邻域数据序列的匹配关系，得到选定用水数据为数据分段点的概率指标，具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据所述概率指标对待分析用水数据进行筛选确定初始分段点，具体包括：
9.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述利用最优分段点对待分析用水数据进行分段压缩处理，具体包括：
10.一种电子文档拆分优化管理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的一种电子文档拆分优化管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到最优分段点，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据历史用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果以及实际用水数据中的初始分段点对待分析用水数据的分段结果，得到初始分段点的效果评价指标，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述效果评价指标的计算公式具体为：
5.根据权利要求3所述的一种电子文档拆分优化管理方法，其特征在于，所述根据所述效果评价指标对初始分段点进行筛选，确定最优分段点，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种电子文档拆分...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洪波，石文博，米杰，毛伟，
申请(专利权)人：湖南中斯信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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