【技术实现步骤摘要】
本公开涉及深度学习，特别是涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、利用数据和先进的数据分析技术，可以对工业系统中的关键指标进行未来一段较长时间内的趋势和变化进行预测。这种预测对于制造、能源、交通等领域都具有重要的应用意义，可以帮助企业优化生产计划、提高资源利用效率、降低成本，提升整体运营效果。目前已有大量工业长时序数据预测方法被提出，并且被广泛利用，面对海量工业数据，目前的许多方法仍有一定的不足，亟待进一步解决。
2、现有的多种数据驱动型工业预测方法十分复杂，会占用大量计算资源，并且预测效果不佳，无法满足当前工业制造所需。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，本公开能够针对性的解决现有的问题。
2、基于上述目的，第一方面，本公开提出了一种数据处理方法，包括：获取目标主体在多个周期产生的时间序列工业数据；利用时间窗口在所述时间序列工业数据中滑动，以对所述时间窗口内的时间序列工业数据确定特...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用时间窗口在所述时间序列工业数据中滑动，以对所述时间窗口内的时间序列工业数据确定特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据预测模型包括视觉主干网络和自回归网络；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述视觉主干网络处理所述特征数据，得到第一预测结果，调用所述自回归网络处理所述特征数据，得到第二预测结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述视觉主干网络包括多个处理层，所述视觉主...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用时间窗口在所述时间序列工业数据中滑动，以对所述时间窗口内的时间序列工业数据确定特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据预测模型包括视觉主干网络和自回归网络；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述视觉主干网络处理所述特征数据，得到第一预测结果，调用所述自回归网络处理所述特征数据，得到第二预测结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述视觉主干网络包括多个处理层，所述视觉主干网络为自注意力视觉主干网络；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述in...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾杨波，夏岳键，蓝浩，章东平，陈俊杰，
申请(专利权)人：浙江长龙航空有限公司，
类型：发明
国别省市：
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