[发明专利]反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法

说明书

本发明公开了一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法，包括：全局模型和概率信息模块、局部模型模块、数据初级处理模块、匹配预测模块、模型更新模块、数据压缩模块、数据组织模块及数据存储模块；本发明在满足系统实时性要求的基础上，提高了数据的压缩率，减少了数据占用空间；并针对系统数据特点，采用专有的数据压缩处理技术，解决了系统数据压缩的实时性和压缩率之间的矛盾，解决了轨道交通综合监控系统面临的大规模历史数据存储问题。

技术领域

本发明属于城市轨道交通系统的监控领域，具体指代一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法。

背景技术

城市轨道交通综合监控系统集成或互联了轨道交通的机电、通信、信号、电力等子专业，提供了轨道交通全线设备监控、报警、事件、联动、趋势分析、统计报表等功能，综合监控系统采集数据量大，冗余信息多，存取要求高，数据压缩技术需要在满足系统实时性要求的基础上，尽量提高数据的压缩率，减少数据占用空间；而通用数据压缩处理方式没考虑系统数据特点，也没有充分考虑数据压缩的实时性；需要针对系统数据特点，研究专有的数据压缩处理技术，以解决系统数据压缩的实时性和压缩率之间的矛盾。

传统综合监控系统中设备模型和点模型都是通过字符串命名，具有大量冗余信息，占用大量存储空间，降低了系统的存储速度；通用数据压缩方式只考虑压缩率，没有充分考虑数据压缩的实时性；传统综合监控系统数据占用大量存储空间。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法，本发明的方法针对城市轨道交通综合监控系统数据特点进行设计，充分考虑数据存储的实时性高和数据占用空间小的要求，解决了系统数据压缩的实时性和压缩率之间的矛盾。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统，包括：全局模型和概率信息模块、局部模型模块、数据初级处理模块、匹配预测模块、模型更新模块、数据压缩模块、数据组织模块及数据存储模块；

所述全局模型和概率信息模块，用于存储全局性的模型和概率信息；

所述数据初级处理模块，用于接收外部输入数据，并根据全局性的模型和概率信息进行初步格式化处理；

所述局部模型模块，用于存储多个局部模型，供匹配预测模块使用；

所述匹配预测模块，根据数据初级处理、局部模型、全局模型和概率信息，对数据进行匹配预测，选择相应的局部模型和数据压缩模型；

所述模型更新模块，用于接收匹配预测模块处理的结果，更新或构建数据压缩模型，并将构建或更新的数据压缩模型反向更新到局部模型模块、全局模型和概率信息模块中，优化模型信息；

所述数据压缩模块，用于数据的压缩处理，其根据数据类型、概率统计信息、数据压缩模式、压缩效率，对数据进行压缩处理，并把各压缩模式的压缩效率、压缩时间、数据概率统计信息更新反馈到局部模型模块、全局模型和概率信息模块，为下一次的数据压缩提供指导信息；

所述数据组织模块，用于排序、合并、组织压缩处理后的数据，为经各种压缩模式处理后的压缩数据添加头部和尾部信息，并将压缩后的数据基于时间顺序按结构化合并树方式进行组织处理；

所述数据存储模块，用于持久化处理，与外部存储系统或存储设备进行交互，将压缩数据持久化存储。