【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工库区卸车全流程数据处理，具体涉及一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法。
技术介绍
1、智慧化工库区对化工品进行运输时可以存储其卸货过程中的流程数据，通过流程数据监测化工品的运输安全。在存储化工用品的卸车全流程数据时，通过对多种传感器采集的多维数据进行压缩存储，可以提高多维数据的存储效率和节省存储空间。
2、现有技术中通常采用基于字典的压缩算法，比如采用lz77压缩算法对智慧化工库区的卸车全流程数据进行压缩处理，可以有效节约存储资源，便于实现智慧化工库存业务的智能化管理；但利用lz77压缩算法等压缩算法对化工库区的卸车全流程数据进行压缩处理的过程中，其压缩效率依赖于滑动窗口中缓冲区数据的重复性构建压缩字典，难以应对卸车全流程数据中多类型数据的复杂相似性影响，往往浪费存储空间并且压缩速率的较低。
技术实现思路
1、为了解决基于字典的压缩算法处理智慧化工库区的卸车全流程数据压缩性能较低的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，所采用的技术方案具体如下：
2、一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，所述方法包括：
3、获取智慧化工库区的卸车全流程数据；
4、根据运输货品的化学性质，对所述卸车全流程数据进行分组；在每个所述卸车全流程数据中，将数据随时间变化保持不变的维度中的数据作为文本数据，其他维度中的数据作为时序数据；
5、在每个分组内，在任意维度的所述文本数据和任意维度的所述时
6、在每个分组内，在所述时序数据的任意两个维度组合下，根据所有所述时序数据变化的差异特征，结合所述综合影响参数的差异，获取每个分组所述时序数据的任意两个维度之间的第二影响参数；
7、在每个所述时序数据中，根据每个维度下每个时序数据点预设局部邻域的波动特征，结合维度之间对应的所述第二影响参数，获取每个时序数据点的调整容许度；根据每个时序数据点的偏离特征，获取每个时序数据点的重要程度参数；
8、根据每个所述时序数据点的重要程度参数和调整容许度，对所述时序数据进行调整；将调整后的卸车全流程数据利用预设字典类压缩算法进行压缩并存储。
9、进一步地，所述综合影响参数的获取方法包括：
10、按照所述卸车全流程数据的起始时刻将每个分组内的卸车全流程数据进行排序；利用dtw算法将维度相同且相邻的所述时序数据进行匹配，获得匹配结果；
11、在每个分组内，在任意维度的所述文本数据和任意维度的所述时序数据的组合下，分别分析不同所述卸车全流程数据的所述文本数据之间和待分析数据之间的差异特征，获取每个分组的每个维度的所述文本数据与每个维度的所述待分析数据之间的第一影响参数；
12、根据所有维度的文本数据对任一维度的时序数据的第一影响参数的统计特征，获取每个分组的每个维度的待分析数据的综合影响参数。
13、进一步地，所述第一影响参数的计算公式包括：
14、；其中，表示卸车全流程数据的分组的序号；表示文本数据维度的序号；表示时序数据维度的序号；表示第个分组中，第个维度的文本数据与第个维度的时序数据的第一影响参数；表示标准归一化函数；表示第个分组中卸车全流程数据的数量；表示卸车全流程数据的序号；表示以自然常数为底数的指数函数；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的文本数据的文本向量的模；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的文本数据的文本向量的模；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的文本数据的文本向量的模；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的时序数据的数量；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的时序数据的数量；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的时序数据的数量；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的时序数据与第个卸车全流程数据的时序数据的dtw匹配结果中，匹配对的数量；表示匹配对的序号；表示第对匹配对的数据之间的差值绝对值；表示第个分组中，第个维度下，第个卸车全流程数据的时序数据与第个卸车全流程数据的时序数据的dtw匹配结果中，匹配对的数量；表示第个分组中，第个维度下，所有匹配对的差值绝对值的方差。
15、进一步地，所述综合影响参数的获取方法包括：
16、将每个分组内所有维度的文本数据对任一维度的时序数据的第一影响参数的和，作为每个分组的任一维度的时序数据的综合影响参数。
17、进一步地，所述第二影响参数的获取方法包括：
18、任意选择两个维度的所述时序数据作为目标维度组；在每个分组内，将所述目标维度组对应的两个维度的所述综合影响参数的差值绝对值进行负相关映射并归一化，获取每个分组的所述目标维度组的修正参数；
19、在每个分组内的每个所述卸车全流程数据的所述目标维度组中，将相同位置的数据的二阶导数之间的差值绝对值，进行负相关映射并归一化后，作为相似子参数；获取分组内的所有所述卸车全流程数据的所有所述相似子参数的和与所述修正参数的乘积，将乘积归一化后获得每个分组的目标维度组的两个维度之间的第二影响参数。
20、进一步地，所述调整容许度的获取方法包括：
21、将每个时序数据点与其时序上后一个数据点的差值绝对值作为每个时序数据点的波动特征参数；
22、根据每个时序数据点的所述波动特征参数，结合其他维度的相同位置时序数据点的波动特征参数的统计特征，以及维度之间的所述第二影响参数，获取每个时序数据点的调整容许度。
23、进一步地，所述调整容许度的计算公式包括：
24、；其中，表示卸车全流程数据的分组的序号；表示卸车全流程数据的序号；表示时序数据维度的序号；表示时序数据点的序号；表示第个分组的第个卸车全流程数据的时序数据中，第个维度下第个时序数据点的调整容许度；表示以自然常数为底数的指数函数；表示第个分组的第个卸车全流程数据的时序数据中，第个维度下第个时序数据点的波动特征参数；表示第个分组的第个卸车全流程数据中，时序数据除去第个维度后其他维度的数量；表示其他维度的序号；表示第个分组内，时序数据的第个维度和第个维度之间的第二影响参数；表示第个分组的第个卸车全流程数据的时序数据中，第个维度下第个时序数据点的波动特征参数。
25、进一步地，所述重要程度参数的获取方法包括：
26、获取每个所述时序数据的每个维度中数据的均值作为参考参数；
27、获取每个时序数据点的数据值与对应的所述参考参数的差值绝对值作为偏离参数；将每个时序数据点的所述偏离参数利用所属时序数据的对应维度中，偏离参数的最大值进行归一化后，获得每个时序数据点的重要程度参数。
28、进一步地，所述对所述时序数据进行调整的方法包括：
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述综合影响参数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述第一影响参数的计算公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述综合影响参数的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述第二影响参数的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述调整容许度的获取方法包括：
7.根据权利要求6所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述调整容许度的计算公式包括：
8.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述重要程度参数的获取方法包括：
9.根据权利要求8所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方
10.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述预设字典类压缩算法为LZ77压缩算法。
...【技术特征摘要】
1.一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述综合影响参数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述第一影响参数的计算公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述综合影响参数的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种智慧化工库区卸车全流程数据管理方法，其特征在于，所述第二影响参数的获取方法包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：林海川，甘毅，王健，冒宇鹏，崔永强，朱啸，顾海涛，
申请(专利权)人：南通阳鸿石化储运有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。