多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法

本发明提出多尺度特征混合的生产业务流程剩余执行时间预测方法，该方法包括以下几个步骤：首先，从生产事件日志中提取提取秒级、分钟级、小时级、日级、周级、月级、季度级和年度级的特征的多尺度特征，以全面捕捉流程变化；其次，应用包括ARIMA、RNN、决策树、Holt‑Winters、XGBoost、CNN、LSTM和1D‑CNN在内的多种预测模型，精确识别时间序列数据中的复杂模式和长期依赖性；最终，通过随机森林算法对各模型预测结果进行集成，提高了预测的准确性和可靠性，同时增强了模型的泛化能力和抗噪声性能。本发明的实施，将显著提升企业的生产效率和市场响应速度，并优化生产调度与资源管理。