摘要
本发明提供一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法,涉及制造业多渠道数据动态自适应监控技术领域。本发明提出的技术方案中考虑了制造业多渠道变量的数据特点,针对其特征进行数据处理,可以最大化还原原始数据的特征;所设计的基于图注意力网络和多层感知机的节点值预测模型可以充分学习各变量的时序信息并且考虑了变量之间的相互影响,能够实现更准确的变量趋势预测;所设计的基于趋势变化置信度的监控频率调整,具有深度感知所有变量的整体趋势的能力,从而实现了监控频率的快速响应调整、趋势变化的精准聚焦。
技术关键词
节点
混合模块
渠道
多层感知机
数据
特征提取模块
皮尔逊相关系数
频率
填补算法
样本
训练集
邻居
投影模块
变量
注意力机制
时序
网络
标签
监控技术
系统为您推荐了相关专利信息
并行编程方法
容错机制
贪心算法
多处理器
数据存储位置
需求预测模型
电厂管理系统
微电网
异常数据
状态监测模块
校对方法
构建机器学习模型
数据一致性检查
企业
财务系统
履带摆臂
防倾覆方法
机器人平台
作业机器人
坐标系