基于在线模型的业务过程剩余时间预测
鉴于现有剩余时间预测模型所采用的离线构建方式周期长、更新速度慢,在流式事件分析中容易老化,提出一种在线预测模型的构建及剩余时间预测方法.融合多种抽象机制得到复合变迁系统作为预测模型,设计了增量式预测模型学习算法,以保证模型的实时性;基于统计理论定义预测信度,给出基于预测信度的剩余时间预测算法,采用轨迹回顾机制增强模型的预测能力;定义波动性衡量预测结果在时间维度上变化的幅度;通过在多个公开数据集上与已有方法对比,表明所提方法在预测准确性和波动性上均具有明显的优势.
剩余时间预测、波动性、过程挖掘、实时数据
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TP301(计算技术、计算机技术)
东北石油大学优秀中青年科研创新团队培育基金资助项目;东北石油大学引导性创新基金资助项目;国家自然科学基金;山东省泰山学者工程专项基金资助项目;山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目;山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目
2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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