【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于制造业多渠道数据动态自适应监控，尤其涉及一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法。
技术介绍
1、制造业产业链安全是助力国家产业高质量发展、保障实体经济稳定运行、构建新发展格局的重要内容。而制造业产业链的潜在风险要素复杂多变难确定，所以对制造业多渠道数据进行监控、对数据的趋势变化进行协同感知十分有必要。窗体顶端窗体底端动态自适应数据监控是指能够根据数据趋势变化，动态调整采样频率以达到减小数据量进而节约数据传输开销的数据监控模型。在制造业多渠道数据监控领域，监控频率的调整不仅是为了减少数据传输量，还要承担聚焦制造业多渠道数据中隐含风险的职能。
2、现有的监控频率调整模型一般根据已有变化调整监控频率，预测模块采用的都是基于移动加权平均的估计模型。现有的监控频率调整方法一般都是基于传感器数据的，监控频率会针对各个变量单独作调整。
3、现有的监控频率调整模型大部分根据已有变化调整监控频率，会存在滞后性的缺点，并且多渠道制造业数据是多变量数据，其特点是变量的值不仅仅和自己的历史值有关系，也要考虑其他变量...
【技术保护点】
1.一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，其特征在于，步骤2中所述根据截取窗口和预测步长对训练集、验证集和测试集中的制造业渠道数据进行划分的方法具体为：设属性的数目为，时间窗口的大小为，预测步长为b，利用大小为的截取窗口沿着时间戳顺序截取制造业渠道数据，每截取一次得到个时刻内所有属性对应的一组预测样本和之后的个时刻的真实值标签，之后截取窗口沿时间戳向后滑动一个预测步长继续截取，直至截取窗口到达最后一个时间戳，即用个时刻的预测样本预测得到这个时刻后的...
【技术特征摘要】
1.一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，其特征在于，步骤2中所述根据截取窗口和预测步长对训练集、验证集和测试集中的制造业渠道数据进行划分的方法具体为：设属性的数目为，时间窗口的大小为，预测步长为b，利用大小为的截取窗口沿着时间戳顺序截取制造业渠道数据，每截取一次得到个时刻内所有属性对应的一组预测样本和之后的个时刻的真实值标签，之后截取窗口沿时间戳向后滑动一个预测步长继续截取，直至截取窗口到达最后一个时间戳，即用个时刻的预测样本预测得到这个时刻后的个时刻的预测样本对应的真实值标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，其特征在于，步骤3具体为：对于每一个预测样...
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