一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质

本申请公开了一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质，属于数据处理领域。方法包括：获取轨迹前缀序列并输入活动补全模型中，输出活动补全后的完整轨迹前缀序列；提取完整轨迹前缀序列中每个活动的语义特征向量和时间间隔特征向量并拼接，生成融合特征向量后按活动顺序排列构成特征序列；将特征序列输入剩余时间预测模型中，输出工业流程实例的预测剩余时间；其中，活动补全模型基于BERT架构并结合对比学习训练得到，剩余时间预测模型基于Transformer架构并引入了时间感知注意力机制。实现工业流程活动缺失的有效修复、多维度特征的深度融合及时间动态特性的精准建模，提高了预测剩余时间的精准度。