摘要
本发明实施例提供了一种生产任务的耗时预测方法、装置、设备和介质,方法包括获取生产任务耗时预测模型和历史生产数据;历史生产数据包括在先执行的多个生产任务的任务数据;将历史生产数据输入生产任务耗时预测模型;生产任务耗时预测模型包括:非线性处理器和线性处理器;通过非线性处理器,生成多个任务数据的特征数据;特征数据包括线性特征数据和非线性特征数据;通过线性处理器,根据多个任务数据的特征数据,预测执行下一个生产任务的耗时;通过分阶段处理非线性与线性特征的协同架构,在保障预测精度的前提下显著降低计算开销,为工业场景中实时任务调度提供了高效可靠的技术支撑。
技术关键词
Volterra级数展开
非线性处理器
非线性特征
工业机器人
上存储计算机程序
数据输入模块
随机梯度下降
可读存储介质
特征提取模块
任务调度
预测装置
分阶段
存储器
复杂度
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轨迹
误差