[发明专利]一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法及装置

权利要求书

1.一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法，其特征在于，该方法包括：

依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎；

依据用户从展示的所述目标工业分类模型预测引擎中输入的目标数据，运行所述目标数据，得到所述预测需求对应的预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎，包括：

登录所述工业模型预测引擎平台，从展示的分类列表中，选取目标分类；

依据展示的所述目标分类对应的下一级分类列表，选取下一级目标分类，直至选取到所需的目标工业分类模型预测引擎。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎，包括：

接收用户输入的预测需求，提取所述预测需求中包含的关键词信息；

依据预设的各工业分类模型预测引擎与相应特征词集的映射关系，计算所述关键词信息分别与各特征词集的相似度，获取最高相似度对应的特征词集映射的工业分类模型预测引擎。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎之后，依据用户从展示的所述目标工业分类模型预测引擎中输入的目标数据，运行所述目标数据之前，所述方法还包括：

判断所述目标工业分类模型预测引擎是否对应两个以上用户的预测需求，若是，将所述目标工业分类模型预测引擎虚拟为与用户数相匹配的任务，为每一用户分配一任务，任务之间共享所述目标工业分类模型预测引擎资源，任务之间用户输入的目标数据相互隔离。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为每一用户分配一任务，包括：

依据所述工业模型预测引擎平台的空闲资源，按照预先设置的引擎平台资源配置策略，为所述目标工业分类模型预测引擎分配引擎资源；

依据用户的优先级别，按照预先设置的用户资源配置策略，在分配的引擎资源空间中，为该用户分配用户资源。

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在运行所述目标数据之后，得到所述预测需求对应的预测结果之前，所述方法还包括：

依据预先设置的目标工业分类模型预测引擎的运行策略，当所述目标工业分类模型预测引擎的节点运行成功，为该节点标注第一颜色，当所述目标工业分类模型预测引擎的节点运行失败，为该节点标注第二颜色，当所述目标工业分类模型预测引擎的节点运行有警告但可继续，为该节点标注第三颜色，当所述目标工业分类模型预测引擎的节点未运行，为该节点标注第四颜色，当所述目标工业分类模型预测引擎的节点运行，为该节点标注第五颜色。

7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，构建所述工业模型预测引擎平台，包括：

获取各企业的历史数据，按照预先设置的分类集合，对获取的所述历史数据进行分类，得到分类历史数据集；

针对每一分类历史数据集，将该分类历史数据集拆分为分类训练历史数据子集和分类测试历史数据子集；

依据预先设置的分类对应的算法，以该分类对应的分类训练历史数据子集进行训练，得到分类训练模型；

以所述分类对应的分类测试历史数据子集，对所述分类训练模型进行测试，直至所述分类训练模型的精度达到预设的精度阈值，得到工业分类模型预测引擎，基于各工业分类模型预测引擎构建所述工业模型预测引擎平台。