[发明专利]一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置

说明书

本发明提供了一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置，其中，数字孪生模型构建方法包括：获取目标业务活动的数据，目标业务活动的数据包括目标业务活动的业务结构数据、业务流程数据、历史数据；根据目标业务活动的数据构建所述目标业务活动的事件网络；根据所述目标业务活动的事件网络和目标业务活动的数据构建所述目标业务活动的数字孪生模型。通过实施本发明构建的数字孪生模型，不仅能够准确地对目标业务活动进行预测分析，并且，在对目标业务活动的结果进行预测分析的同时，还能够精确地对目标业务活动中的各个环节的运行状态进行预测分析。

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域，具体涉及一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置。

背景技术

在生产、运营等业务活动中，在对其中的某一环节做出决策时，需要预先对该决策造成的影响进行预先评估。在传统方案中，可以凭借经验预测该决策对运行结果造成的影响，但是凭借经验得到的结果可靠性和准确性都较差。随着大数据的发展，还可以根据该业务活动的历史数据建立模型，通过历史数据建立的模型可以得到在某一决策下业务活动的运行结果。但是实际的业务活动通常是由多个环节构成的，通过大数据进行预测只可以得到最终的运行结果，无法对其中各个环节分别预测。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的通过大数据无法对业务活动中各环节的运行结果进行预测的缺陷，从而提供一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置。

本发明第一方面提供了一种数字孪生模型构建方法，包括：获取目标业务活动的数据，目标业务活动的数据包括目标业务活动的业务结构数据、业务流程数据、历史数据；根据目标业务活动的数据构建目标业务活动的事件网络；根据目标业务活动的事件网络和目标业务活动的数据构建目标业务活动的数字孪生模型。

可选地，在本发明提供的数字孪生模型构建方法中，根据目标业务活动的数据构建目标业务活动的事件网络的步骤，包括：确定目标业务活动的各业务流程的事件和输出数据，各业务流程的事件为影响业务流程的因素；根据各业务流程的事件和输出数据构建与各业务流程对应的事件网络组件；根据目标业务活动的业务结构数据、各业务流程的事件和输出数据建立各事件网络组件的有向连接关系，目标业务活动的业务结构数据用于表征目标业务活动中各业务流程的连接关系；根据各事件网络组件的有向连接关系建立目标业务活动的事件网络。

可选地，在本发明提供的数字孪生模型构建方法中，根据各业务流程的事件和输出数据构建与各业务流程对应的事件网络组件的步骤，包括：确定表征各业务流程的事件和输出数据的逻辑关系的预设算法模型；根据各业务流程的事件、输出数据、预设算法模型建立各业务流程对应的事件网络组件。

可选地，在本发明提供的数字孪生模型构建方法中，根据目标业务活动的事件网络和目标业务活动的数据构建目标业务活动的数字孪生模型的步骤，包括：根据目标业务活动的历史数据对事件网络模型中的各事件网络组件中的预设算法模型进行优化，得到目标业务活动的数字孪生模型。

可选地，在本发明提供的数字孪生模型构建方法中，若目标业务活动中新增新的业务流程，数字孪生模型构建方法还包括：确定新的业务流程的事件和输出数据，新的业务流程的事件为影响新的业务流程的因素；根据新的业务流程的事件和输出数据构建与新的业务流程对应的新的事件网络组件；

根据新的业务流程的事件、新的业务流程的输出数据、数字孪生模型中的各事件网络组件的事件和输出数据确定新的事件网络组件与数字孪生模型中的事件网络组件的有向连接关系；根据新的事件网络组件与数字孪生模型中的事件网络组件的有向连接关系形成新的事件网络；根据目标业务活动的数据、新的事件网络以及新的业务流程的数据构建目标业务活动的新的数字孪生模型。

本发明第二方面提供了一种业务活动预测分析方法，包括：获取影响目标业务活动的事件参数；根据影响目标业务活动的事件参数和预设数字孪生模型得到目标业务活动的分析结果，预设数字孪生模型通过本发明第一方面提供的数字孪生模型构建方法构建。