多价值链数据空间数据时态技术研究
发布时间：2023-12-23 17:27
在“中国制造2025”和“互联网+”战略的指导下,信息技术与制造业融合创新发展,汽车行业累积了大量业务数据。伴随汽车产业链整车销售、售后服务等业务流程的执行进展,其关联业务数据可能发生变化,导致数据时效性难以判断,即无法确定当前数据否有效可用、其所在业务流程是否执行完成。然而,数据的时效低,将进一步导致数据的可靠度、准确性较低,从而影响业务数据分析挖掘的质量。为解决时效性问题,仅凭数据记录的时间属性,如输入时间、出库时间等无法判别,其原因在于业务流程的执行没有固定标准时间,则需判断整个业务流程中各关键节点对应表单的状态,以此实现对当前表单及其关联数据的时态判别标记。为此,论文面向汽车产业多价值链数据空间,开展业务数据时态性技术研究及验证实现。论文首先分析汽车产业链业务数据的时效性问题,针对该问题,论文构建面向数据空间的时态运维管控总体解决方案,主要包括数据时态的动态处理方案及时态数据资源的服务方案。其次,基于该解决方案,论文对时态运维管控系统的总体架构及各功能流程进行设计,同时完成系统数据库的数据模型设计,为系统开发提供数据支持。接着,论文依据数据空间的各业务主题标准,梳理分析多种业务...
【文章页数】：109 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 工业大数据时序数据研究现状
1.2.2 时态信息处理方法研究现状
1.2.3 时态数据分析挖掘研究现状
1.2.4 小样本下销量预测模型研究现状
1.3 研究内容及组织结构
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 论文的组织结构
第2章 数据空间时态运维管控解决方案设计
2.1 汽车产业链业务数据时效性问题分析
2.1.1 工业大数据的时效性问题研究
2.1.2 汽车产业链数据时效性问题分析
2.1.3 TSBP时态与时序数据中时态的区别
2.2 数据空间时态运维管控需求分析
2.2.1 数据空间组织存储多链数据的现状分析
2.2.2 数据空间时态运维管控体系需求分析
2.3 数据空间时态运维管控解决方案设计
2.3.1 数据空间时态运维管控总体解决方案
2.3.2 数据时态动态处理解决方案
2.3.3 时态数据资源服务解决方案
2.4 本章小结
第3章 数据空间时态运维管控系统设计
3.1 数据空间时态运维管控系统应用场景
3.2 时态管控系统总体功能需求分析
3.3 时态管控系统总体架构设计
3.4 时态管控系统总体功能设计
3.5 时态管控系统主要功能流程图
3.5.1 元数据管理流程图
3.5.2 时态标记更新处理流程图
3.5.3 时态处理算法验证流程图
3.5.4 业务执行时态分析流程图
3.5.5 时态数据下的整车需求量预测流程图
3.6 数据空间元数据及挖掘数据库设计
3.6.1 概念模型设计
3.6.2 逻辑模型设计
3.7 本章小节
第4章 数据空间时态属性处理模型设计
4.1 基于业务关联度的TSBP时态属性
4.1.1 时态分类及描述
4.1.2 时态属性相关定义
4.1.3 状态转移规则
4.2 数据空间TSBP时态属性处理模型设计
4.2.1 TSBP时态处理模型的工作原理
4.2.2 基于规则处理的TSBP时态处理模块
4.3 基于数据图模型的TSBP时态判别标记方法
4.3.1 TSBP时态标记流程介绍
4.3.2 数据图模型构建及查找算法设计
4.3.3 基于数据图模型的时态标记算法设计
4.4 基于数据图模型的TSBP时态检测更新方法
4.4.1 TSBP时态检测更新流程介绍
4.4.2 基于数据图模型的检测更新算法设计
4.5 算法实验对比及分析
4.5.1 实验数据集及实验环境
4.5.2 算法性能测试
4.6 本章小结
第5章 时态特征下整车需求量预测模型构建与实验
5.1 基于TSBP时态特征的组合预测模型构建思想
5.2 XGBoost算法理论及模型构建
5.2.1 XGBoost算法分析
5.2.2 XGBoost预测模型构建及实现
5.3 Light GBM算法理论及模型构建
5.3.1 Light GBM算法分析
5.3.2 Light GBM预测模型构建及实现
5.4 LSTM算法理论及模型构建
5.4.1 LSTM神经网络结构分析
5.4.2 LSTM预测模型结构设计
5.4.3 LSTM预测模型训练及参数选择
5.5 基于XgbLgbLSTM的组合预测模型构建
5.6 模型实验与结果分析
5.6.1 数据预处理
5.6.2 特征工程
5.6.3 实验环境及评价指标
5.6.4 对比实验设计
5.6.5 实验结果及分析
5.7 本章小结
第6章 数据空间时态运维管控系统实现及验证
6.1 系统开发环境和开发工具
6.2 系统实现及问题解决验证
6.2.1 便于数据空间组织的元数据管理模块
6.2.2 适用实时动态场景的时态处理模块
6.2.3 支持性能分析的时态处理算法验证模块
6.2.4 实现单据状态追踪的业务执行时态分析模块
6.2.5 解决实时预测问题的时态数据挖掘模块
6.3 系统应用场景分析
6.4 本章小节
总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间参与科研项目
本文编号：3874200
【文章页数】：109 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 工业大数据时序数据研究现状
1.2.2 时态信息处理方法研究现状
1.2.3 时态数据分析挖掘研究现状
1.2.4 小样本下销量预测模型研究现状
1.3 研究内容及组织结构
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 论文的组织结构
第2章 数据空间时态运维管控解决方案设计
2.1 汽车产业链业务数据时效性问题分析
2.1.1 工业大数据的时效性问题研究
2.1.2 汽车产业链数据时效性问题分析
2.1.3 TSBP时态与时序数据中时态的区别
2.2 数据空间时态运维管控需求分析
2.2.1 数据空间组织存储多链数据的现状分析
2.2.2 数据空间时态运维管控体系需求分析
2.3 数据空间时态运维管控解决方案设计
2.3.1 数据空间时态运维管控总体解决方案
2.3.2 数据时态动态处理解决方案
2.3.3 时态数据资源服务解决方案
2.4 本章小结
第3章 数据空间时态运维管控系统设计
3.1 数据空间时态运维管控系统应用场景
3.2 时态管控系统总体功能需求分析
3.3 时态管控系统总体架构设计
3.4 时态管控系统总体功能设计
3.5 时态管控系统主要功能流程图
3.5.1 元数据管理流程图
3.5.2 时态标记更新处理流程图
3.5.3 时态处理算法验证流程图
3.5.4 业务执行时态分析流程图
3.5.5 时态数据下的整车需求量预测流程图
3.6 数据空间元数据及挖掘数据库设计
3.6.1 概念模型设计
3.6.2 逻辑模型设计
3.7 本章小节
第4章 数据空间时态属性处理模型设计
4.1 基于业务关联度的TSBP时态属性
4.1.1 时态分类及描述
4.1.2 时态属性相关定义
4.1.3 状态转移规则
4.2 数据空间TSBP时态属性处理模型设计
4.2.1 TSBP时态处理模型的工作原理
4.2.2 基于规则处理的TSBP时态处理模块
4.3 基于数据图模型的TSBP时态判别标记方法
4.3.1 TSBP时态标记流程介绍
4.3.2 数据图模型构建及查找算法设计
4.3.3 基于数据图模型的时态标记算法设计
4.4 基于数据图模型的TSBP时态检测更新方法
4.4.1 TSBP时态检测更新流程介绍
4.4.2 基于数据图模型的检测更新算法设计
4.5 算法实验对比及分析
4.5.1 实验数据集及实验环境
4.5.2 算法性能测试
4.6 本章小结
第5章 时态特征下整车需求量预测模型构建与实验
5.1 基于TSBP时态特征的组合预测模型构建思想
5.2 XGBoost算法理论及模型构建
5.2.1 XGBoost算法分析
5.2.2 XGBoost预测模型构建及实现
5.3 Light GBM算法理论及模型构建
5.3.1 Light GBM算法分析
5.3.2 Light GBM预测模型构建及实现
5.4 LSTM算法理论及模型构建
5.4.1 LSTM神经网络结构分析
5.4.2 LSTM预测模型结构设计
5.4.3 LSTM预测模型训练及参数选择
5.5 基于XgbLgbLSTM的组合预测模型构建
5.6 模型实验与结果分析
5.6.1 数据预处理
5.6.2 特征工程
5.6.3 实验环境及评价指标
5.6.4 对比实验设计
5.6.5 实验结果及分析
5.7 本章小结
第6章 数据空间时态运维管控系统实现及验证
6.1 系统开发环境和开发工具
6.2 系统实现及问题解决验证
6.2.1 便于数据空间组织的元数据管理模块
6.2.2 适用实时动态场景的时态处理模块
6.2.3 支持性能分析的时态处理算法验证模块
6.2.4 实现单据状态追踪的业务执行时态分析模块
6.2.5 解决实时预测问题的时态数据挖掘模块
6.3 系统应用场景分析
6.4 本章小节
总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间参与科研项目
本文编号：3874200
本文链接：https://www.wllwen.com/qiyeguanlilunwen/3874200.html
