[发明专利]时序数据聚合方法及装置

说明书

本发明提供了一种时序数据聚合方法及装置，涉及信息处理的技术领域，包括：先获取时序数据集，并按照第一时间窗口对时序数据集进行分段，得到多个第一时序数据子集：然后将数据类型为变化型数据段的第一时序数据子集按照第二时间窗口进行分段，得到多个第二时序数据子集；再对数据类型为变化型数据段的第二时序数据子集重复执行分段步骤，直至第N时间窗口内保留预设数量的时序数据；最后将所有第N时间窗口内保留的预设数量的时序数据聚合，得到聚合之后的目标行为数据。本发明可以自适应调节变化型数据段的时间窗口，通过缩小时间窗口的方式保留更多的时序数据，以此确保聚合后的目标行为数据仍能反映智能船舶的行为，提高聚合效率和聚合精度。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其是涉及一种时序数据聚合方法及装置。

背景技术

在工业大数据领域，尤其是在智能船舶领域内，时序数据是常见的一种数据形式。通常情况下，一段时间内保持稳定的时序数据表明工程对象处于稳定工作状态，此时只需要利用其中一条数据来记录其状态。而一段时间内连续变化的时序数据通常表明工程对象处于状态变化过程中，此时需要利用数据序列(多条数据)来描述其行为。与互联网大数据不同，在工业大数据领域，将数据变化的过程与工程对象的行为进行对比分析，是工业大数据重要的应用方式之一。因而提出特殊的数据聚合需求：只压缩稳定的数据段，保留变化数据段。

针对上述数据聚合需求，现有的时序数据聚合方法主要从大数据角度出发，目的在于提供一种软件工具包，通过软件工具包来实现对时序数据的分组。但是在分组时，需要通过人工干预的方式来调整时间时间窗口的大小，该方式并不能满足智能船舶对时序数据实时处理、实时传输的需求。另一方面，该方式耗时太久，消耗巨大的人力成本，聚合效率低，也不符合大数据和智能化发展趋势。

综上所述，现有的时序数据聚合方法存在人工干预、聚合效率低的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种时序数据聚合方法及装置，以缓解了现有时序数据聚合方法存在的人工干预、聚合效率低的技术问题。

第一方面，本发明提供的一种时序数据聚合方法，其中，包括：获取时序数据集，并按照预设的第一时间窗口对所述时序数据集进行分段，得到多个第一时序数据子集：其中，所述时序数据集为智能船舶的指标按时间顺序记录的时序数据的集合；将数据类型为变化型数据段的第一时序数据子集按照第二时间窗口进行分段，得到多个第二时序数据子集；其中，所述第二时间窗口小于所述第一时间窗口；对数据类型为变化型数据段的第二时序数据子集重复执行分段步骤，直至第N时间窗口内保留预设数量的时序数据；将所有第N时间窗口内保留的预设数量的时序数据聚合，得到聚合之后的目标行为数据。

进一步的，在所述将数据类型为变化型数据段的第一时序数据子集按照第二时间窗口进行分段之前，所述方法还包括：对所述第一时序数据子集进行评估，得到评估结果；根据所述评估结果确定所述第一时序数据子集的数据类型。

进一步的，所述第一时序数据子集包含多个所述时序数据；所述对所述第一时序数据子集进行评估，得到评估结果，包括：计算所述第一时序数据子集的均值和标准差；计算所述第一时序数据子集中每个所述时序数据与所述均值的差值；统计所述差值大于第一预设阈值的时序数据数目；基于所述时序数据数目和所述标准差，确定所述评估结果。

进一步的，所述数据类型包括稳定型数据段和变化型数据段，所述根据所述评估结果确定所述第一时序数据子集的数据类型，包括：若所述评估结果为所述时序数据数目小于等于预设数目和所述标准差小于等于第二预设阈值，则确定所述第一时序数据子集的数据类型为稳定型数据段；若所述评估结果为所述时序数据数目大于预设数目或所述标准差大于第二预设阈值，则确定所述第一时序数据子集的数据类型为变化型数据段。

进一步的，所述时序数据聚合方法还包括：对数据类型为稳定型数据段的第一时序数据子集进行聚合，得到聚合后的第一目标状态数据。