[發明專利]一種基于預測和云邊協同的減少時間序列數據傳輸量方法

有效

• 申請號: 202011048588.X
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112163668B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 吳雨;楊博;袁亞洲;陳彩蓮;關新平;劉琦
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06N3/0464
• 分類號: G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084;G05B19/418
• 代理公司: 上海旭誠知識產權代理有限公司 31220
• 代理人: 鄭立

本發明公開了一種基于預測和云邊協同的減少時間序列數據傳輸量方法，涉及工業自動化領域。包括以下步驟：建立，訓練，與優化預測模型；傳輸預測模型和初始的模型輸入數據，預測模型同步更新；數據發送方產生預測值并將其與當前時刻的真實值比較從而決定是否向數據接收方發送真實值；數據接收方根據當前時刻是否接收到數據發送方的數據決定使用預測值還是接收到的真實值來作為當前時刻的值；數據發送方和數據接收方使用滑動窗口更新模型輸入數據。本發明在保證數據準確性的前提下，盡可能多的減少數據傳輸量。

技術領域

本發明涉及工業自動化領域，尤其涉及一種基于預測和云邊協同的減少時間序列數據傳輸量方法。

背景技術

在工業4.0的背景下，工廠里的傳感器和數據傳輸任務快速增長，信息的傳輸量越來越大，這會對網絡帶寬帶來巨大的壓力，導致信息傳輸的延遲增大，增加網絡開銷。同時，為減少云端存儲壓力，降低任務時延，充分利用邊緣端的計算資源而提出的邊緣計算也正受到廣泛關注。面對云邊之間傳輸的大量數據，如何對云和邊進行協同，充分利用邊緣端的計算資源來降低數據傳輸量就顯得尤為重要。

現有的用來減少數據傳輸量的方法一般可以分為兩類。第一類是縮小數據本身的大小，第二類是降低數據傳輸的頻率。第一類又分為三種方法：第一種方法是由于不同的數據格式將導致數據量不同，如JSON比XML少，人類不可讀的二進制格式是最少的。第二種方法是只發送重要數據，如改變的值，而不發送不重要的和可重構的，而重構的實現則產生該方法下的子方法，即發送方和接收方使用相同的字典，里面包括常用的不變量，如工程常量和錯誤提示字符串，以及其對應的鍵，發送時發送簡寫的鍵即可。第三種方法是使用壓縮算法對內容進行壓縮，如數列的迭代和遞歸表達式就是對數列的一種壓縮(即找到某種意義上的規律和重復)。而第二類也分為三種方法：第一種是只在數據發生變化才對其進行發送，第二種是為了實現僅通過關鍵的(如變化的)數據而重構整個完整數據而在接收方存儲相應信息(如上次的值)，第三種用于減少原始數據的精度以及采樣頻率也可完成的任務。

其中與本發明最相近似的實現方案如下：對于數據發送方，若當前時刻的原始真實值與前一時刻的值的差值小于閾值，則不發送當前時刻的數據；若當前時刻與前一時刻的值的差值大于閾值，則發送當前時刻的數據。對于數據接收方，若當前時刻沒有接收到數據，則默認該時刻的數據等于前一時刻的值，使用前一時刻的值作為當前時刻的值；若當前時刻接收到了由數據發送方發送過來的原始真實值，則將接收到的原始真實值作為當前時刻的值，這樣最后數據接收方還原出來的數據由兩部分組成：一部分是由擁有原始真實值的數據發送方判斷過的，與真實值差值小于閾值的預測值(假設當前值等于上一個時刻的值，由于數據發送方和數據接收方都是基于這一假設以及相同的歷史數據，所以它們得到的預測值是相同的，故數據接收方最后基于歷史數據和假設所得到的預測值其與真實值的差值是小于閾值的)；另一部分是由數據發送方判斷，預測值與原始真實值差值大于閾值而必須進行發送的原始真實值。這一方法能夠在保證最后數據接收方所還原出來的數據與真實數據的差值在規定的閾值范圍內的同時，減少變化小于閾值的那部分數據的傳輸量。但由于該方案使用的預測機制過于簡單(即假設當前值等于上一個時刻的值)，而使用該機制減少的數據傳輸的量又與數據的預測精度直接相關，所以該方案只對平穩的，幾乎不波動的數據的數據傳輸量有比較明顯的減少效果，而對于不斷變化的數據收效甚微。

當前僅由前一時刻的值來決定當前時刻的值，沒有結合時序性數值間的關系充分地利用歷史數據；使用的預測方法過于簡單，基于當前時刻的值等于前一時刻的值的假設來進行預測，只能適用于平穩的，幾乎不發生波動的數據；使用的預測方法是靜態的，不能隨著時間的推移不斷調整和優化預測模型；沒有考慮云邊協同以充分利用邊緣端的計算資源進一步降低數據傳輸量。

因此，本領域的技術人員致力于開發一種基于預測和云邊協同的減少時間序列數據傳輸量方法。在保證數據準確性的前提下，盡可能多的減少數據傳輸量。

發明內容