基于在线模型的业务过程剩余时间预测

来源：计算机集成制造系统杂志2022年第10期北京时间：

作者：高俊涛, 陈珂, 刘云峰, 刘聪

单位：1.东北石油大学计算机与信息技术学院2.山东理工大学计算机科学与技术学院

摘要：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。

关键词：剩余时间预测,波动性,过程挖掘,实时数据

基金资助：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(KYCXTDQ202101);东北石油大学引导性创新基金资助项目(2019YDL-03);国家自然科学基金资助项目(61902222);山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109);山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目 (ZR2021YQ45);山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目(2021KJ031)。