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本发明公开了一种基于因果辅助的时间序列分割及预测方法,收集一段连续的多阶段过程的工业变量数据样本;初始化断点列表、因果图列表;从上一断点时刻初始化一段时间序列窗口,标准化后训练NTS‑notears模型,得到当前时刻的因果图和训练集预测误差;计算以固定的步长移动后窗口与初始窗口的相似度距离;在相似度距离达到阈值的时刻切断序列并记为新断点;当断点数目达到设定值或剩余序列长度不足窗口长度结束分割;针对每个阶段的数据建立并训练基于时序因果图卷积网络的软测量模型;在线测试时,将测试数据时序拓展后根据相似
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117592520A
(43)申请公布日2024.02.23
(21)申请号202311602259.9
(22)申请日2023.11.28
(71)申请人浙江大学
地址310058
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