多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法技术

本发明专利技术提出多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，该方法包括以下几个步骤：首先，从生产事件日志中提取提取秒级、分钟级、小时级、日级、周级、月级、季度级和年度级的特征的多尺度特征，以全面捕捉流程变化；其次，应用包括ARIMA、RNN、决策树、Holt‑Winters、XGBoost、CNN、LSTM和1D‑CNN在内的多种预测模型，精确识别时间序列数据中的复杂模式和长期依赖性；最终，通过随机森林算法对各模型预测结果进行集成，提高了预测的准确性和可靠性，同时增强了模型的泛化能力和抗噪声性能。本发明专利技术的实施，将显著提升企业的生产效率和市场响应速度，并优化生产调度与资源管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于业务流程管理，涉及业务流程的剩余执行时间预测方法。

技术介绍

1、在当今快速发展的工业环境中，生产效率和资源优化成为了提升竞争力的关键因素。生产业务流程的剩余执行时间预测是实现这一目标的重要环节，它能够帮助企业更好地进行生产调度、库存管理和决策支持。随着信息技术的发展，越来越多的企业开始利用历史数据来预测生产流程的未来状态。传统的生产业务流程剩余时间预测方法依赖于经验和规则，这种方法虽然在某些情况下有效，但往往缺乏灵活性和准确性。由于它们大多基于人为设定的启发式规则，这些模型很难适应生产过程中的复杂性和多变性。此外，传统方法很难捕捉到数据中的非线性关系和隐含模式，这限制了它们在动态和不可预测的生产环境中的应用。随着大数据和机器学习技术的发展，基于数据驱动的预测方法开始被广泛应用。这些方法通过分析历史数据中的模式和趋势，预测未来的生产活动。机器学习模型，尤其是深度学习模型，因其强大的特征提取能力和对复杂数据结构的建模能力，为生产业务流程的时间序列预测提供了新的解决方案。

2、尽管现有的预测方法在某些情况下能够提供有价值的洞察，但大多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，步骤1)包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，步骤2)包括以下步骤：

4.如权利要求1所述的多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，步骤10)包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，其特征在于，步骤1)包括以下步骤：

3.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佳星，余益丰，侯晨煜，曹斌，范菁，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：