[发明专利]一种基于曲线拟合的时序数据处理方法

权利要求书

1.一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)服务端保存每个测点最新数据的时间戳，每收到一条数据，将其时间戳与最新时间戳比对，确定是否存在数据缺失，若缺失则确定数据缺失时间段，转步骤(2)，并在收到一条新数据后，更新该测点的最新时间戳；

(2)选取数据缺失时间段的前一段和后一段的数据作为曲线拟合的样本；

(3)根据样本计算拟合曲线对应的二次函数的参数，确定数值v和时间戳t的函数关系；

(4)计算待拟合数据的存储周期，确定每个待拟合数据的时间戳，再根据二次函数计算待拟合数据的值；

(5)存储拟合计算得到的各参数；

所述步骤(5)中，存储的参数包括最新时间戳、待拟合数据的存储周期、待拟合数据的个数，以及二次函数中的系数和常数项。

2.如权利要求1所述的一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于所述步骤(1)中，判断数据缺失的方法是：预设拟合阈值为λ，服务端收到一条数据后，将当前接收到的时间戳t₁与最新时间戳t₀比对，判断二者的差Δt是否大于λ，是则确定时间段[t₀,t₁]为数据缺失时间段，启动拟合计算。

3.如权利要求1所述的一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于所述步骤(2)的详细内容是：设数据缺失时间段为[t₀,t₁]，选取t_before和t_after，使得t₀-t_before＝t_after-t₁＝2(t₁-t₀)，将时间段[t_before,t₀]和[t₁,t_after]内的数据作为拟合计算的样本。

4.如权利要求3所述的一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于：所述时间段[t_before,t₀]包含的样本个数m₁等于时间段[t₁,t_after]包含的样本个数m₂。

5.如权利要求1所述的一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于所述步骤(3)的详细内容是：设数值v和时间戳t之间符合如下函数关系：

v＝f(t)＝a₀+a₁t+a₂t²

转化为求解二次函数的参数a₀、a₁、a₂；求解过程是：

a)根据最小误差平方原则，求解目标转化为求函数的极小值；

b)分别对参数a₀、a₁、a₂求偏导数，并令其为0，得到：

其中，k＝1,2,…,n；根据步骤(2)选取的n个样本点(t₁,v₁)、(t₂,v₂)、…、(t_n,v_n)，求解方程组，得到参数a₀、a₁、a₂的值。

6.如权利要求1所述的一种基于曲线拟合的时序数据处理方法，其特征在于所述步骤(4)的详细内容是：设步骤(2)中数据缺失时间段为[t₀,t₁]，前一段时间段为[t_before,t₀]，包含的样本个数为m₁，后一段时间段为[t₁,t_after]，包含的样本个数为m₂，依据下式计算待拟合数据的存储周期p，从而确定每个待拟合数据的时间戳：

从而得到待拟合数据的个数；

依据下式计算各个样本点(t₁,v₁)、(t₂,v₂)、…、(t_n,v_n)对应的待拟合数据：

其中，i＝1,2,…,m。