一种加油站运营数据的智能分析方法及系统

本发明公开了一种加油站运营数据的智能分析方法及系统，涉及运营数据分析技术领域，包括，采集加油站数据进行预处理，使用符号化近似聚合SAX算法对预处理数据生成符号化序列数据，使用动态时间规整DTW算法计算符号化序列数据的相似性，并构建累积误差矩阵，回溯最优对齐路径，得到高相似度序列数据。本发明所述方法通过符号化近似聚合算法的应用将连续时间序列转化为离散符号序列，显著降低了数据复杂度，还保留了原始数据的趋势特征，通过高斯分布的累积分布函数和标准正态分布的逆累积分布函数生成符号分位点区间，使得符号化过程具有严格的统计依据，通过高相似度序列数据集使用Apriori算法提取频繁模式。