[發明專利]一種基于時間軸的模型數據指標推演方法

在審

• 申請號: 202110216306.0
• 申請日: 2021-02-26
• 公開（公告）號: CN112559512A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 王漢軍;李金龍;劉占宇;張方冰
• 申請（專利權）人: 北京城建設計發展集團股份有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/26;G06F16/28
• 代理公司: 北京一枝筆知識產權代理事務所(普通合伙) 11791
• 代理人: 張慶瑞

本發明公開了一種基于時間軸的模型數據指標推演方法，該方法基于時間軸將其他維度的數據量化成指標投射到時間維度上，經過數據清洗和標準化等常規數據處理手段，結合事實維度模型的方式建模，根據曲線的走向進行模擬插值操作，進而達到推演未來的目的。本發明提供的一種基于時間軸的模型數據指標推演方法，將相關事物數據化，以可度量的方式進行收集，然后將數據展示在以時間維度作為橫軸的坐標軸上，推演精細化運營，在盡量接近現實的可能下，提高決策效率。本發明有效解決現在技術所存在的數據龐大導致分析過程過于復雜，造成大量人力資源的浪費以及大量成本的增加，且分析效率低、準確率差的問題，適于廣泛推廣。

技術領域

本發明涉及軌道交通和計算機技術領域，特別涉及，一種基于時間軸的模型數據指標推演方法。

背景技術

軌道交通的作用是服務于區域發展，促進區域間的資源交流及經濟發展；服務于城市發展，促進城市發展方式及城市結構轉變；服務于城市居民，為其提供方便高效的生活方式。城市軌道交通應引導城市向更好的服務城市居民，更適于和諧和可持續發展的方向前進。

目前，我國各大中型城市相繼投入巨資開始城市軌道交通建設，因此必須對城市軌道交通的服務質量引起高度重視。但是目前來看，國內軌道交通運營公司在運營階段都是虧損經營，完全靠政府補貼。由于軌道交通行業實際上是多個專業協同工作的，導致整個分析過程非常龐雜，非一人之力可以完成。

針對上述問題，設計一種解決現有技術所存在的數據龐大導致分析過程過于復雜，造成大量人力資源的浪費以及大量成本的增加，且分析效率低、準確率差的問題的方法，用于分析運營情況并推演未來的運營花費情況。

發明內容

針對上述缺陷，本發明解決的技術問題在于，提供一種基于時間軸的模型數據指標推演方法，以解決現在技術所存在的數據龐大導致分析過程過于復雜，造成大量人力資源的浪費以及大量成本的增加，且分析效率低、準確率差的問題。

本發明提供了一種基于時間軸的模型數據指標推演方法，具體步驟包括：

步驟1、發現并糾正數據文件中可識別的錯誤，再進行數據清洗，其中數據清洗包括檢查數據一致性、判斷數據完整性和處理無效值與缺失值；

步驟2、基于時間序列的線性和非線性表示方法，分別對清洗后的數據向時間維度降維，其中線性表示方法包括極值點擬合法、特征點擬合法、基于關鍵點的線性擬合方法和一種精確的時間序列線性擬合方法；

步驟3、將降維后的數據根據分析目的選擇具體的挖掘算法，得到多個基于時間軸的模型，選擇擬合度高的模型推演未來時間點的相應數據。

優選地，所述步驟2中極值點擬合法的具體步驟包括：基于時間序列數據的單調變化屬性，抽取并保留序列中的極值點作為特征數據即關鍵點，其中對于時間序列Q(q₁ ,q₂,…,q_i-1 ,q_i , q_i+1 ,……, q_n ) (0i≤n)，如果時間序列Q的第i個元素q_i滿足條件q₁≤q₂≤，…，≤q_{i- 1}≤q_i且q_i≥q_i+1≥，…，≥q_n-1≥q_n，或q_i≥q₂≥，…，≥q_i-1≥q_i且q_i≤q_i+1≤，…，≤q_n-1≤q_n，則q_i作為極值點被保留。

優選地，所述步驟2中特征點擬合法的具體步驟包括：

步驟2.2.1、把時間按序列Q的起點和終點保留下來作為特征點；

步驟2.2.2、從保留下來的特征點中選取序列的極值點作為特征值點即關鍵點，其中極值點保持極值的時間段與序列Q長度的比值大于指定閾值M。