[发明专利]一种时序数据的平滑处理方法和装置有效
申请号: | 201911344787.2 | 申请日: | 2019-12-23 |
公开(公告)号: | CN111090688B | 公开(公告)日: | 2023-07-28 |
发明(设计)人: | 刘思阳 | 申请(专利权)人: | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06V20/40 |
代理公司: | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人: | 郭金鑫;李雪 |
地址: | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 时序 数据 平滑 处理 方法 装置 | ||
本申请涉及一种时序数据的平滑处理方法和装置,其中,该方法包括:获取目标时序数据以及目标时序数据对应的关联数据序列,其中,关联数据序列包括目标时序数据和与目标时序数据具有时序关系的关联数据;确定关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重,其中,平滑权重用于指示每个数据与目标时序数据之间的差异度和每个数据与目标时序数据之间的距离对目标时序数据的相关度;根据平滑权重和目标时序数据确定目标时序数据对应的平滑数据。本申请解决了时序数据的准确度较低的技术问题。
技术领域
本申请涉及计算机领域,尤其涉及一种时序数据的平滑处理方法和装置。
背景技术
通过传感器采集的数据、通过算法模型计算出的结果等等的数据会存在噪声,原因是多种多样的,例如采集设备受到和磁场的影响,算法模型精度优先等等的原因,但是这里的原因有些是无法避免的,时序数据中存在噪声会造成数据的抖动,导致时序数据的准确度较低。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本申请提供了一种时序数据的平滑处理方法和装置。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种时序数据的平滑处理方法,包括:
获取目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序列,其中,所述关联数据序列包括所述目标时序数据和与所述目标时序数据具有时序关系的关联数据;
确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重,其中,所述平滑权重用于指示所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度和所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离对所述目标时序数据的相关度;
根据所述平滑权重和所述关联数据序列确定所述目标时序数据对应的平滑数据。
可选地,确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重包括:
根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度确定所述每个数据对应的速度权重,其中,所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度越大,所述每个数据对应的速度权重越小;
根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离以及所述关联数据序列的采样频率确定所述每个数据对应的距离权重,其中,所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离越大,所述每个数据对应的距离权重越小;
将所述速度权重和所述距离权重的乘积确定为所述每个数据对应的所述平滑权重。
可选地,根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度确定所述每个数据对应的速度权重包括:
获取所述每个数据对应的速度和预设的速度阈值,其中,所述每个数据对应的速度用于指示所述每个数据与所述每个数据的相邻数据之间的差异度;
根据所述每个数据对应的速度与所述预设的速度阈值之间的关系和所述相邻数据对应的速度权重确定所述每个数据对应的速度权重,其中,所述目标时序数据对应的速度权重为目标权重值。
可选地,根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离以及所述关联数据序列的采样频率确定所述每个数据对应的距离权重包括:
确定预设的距离因子系数与所述采样频率之间的比值;
将以所述比值为底数,所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离为幂指数的计算结果确定为所述每个数据对应的距离权重。
可选地,获取所述目标时序数据以及所述目标时序数据对应的所述关联数据序列包括:
在对数据流中的数据进行平滑处理的情况下,将所述数据流中当前待处理的数据确定为所述目标时序数据,并将所述目标时序数据之前的第一长度的数据确定为所述关联数据序列;
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