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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法；包括以下步骤：首先涉及对生产业务流程的事件日志进行预处理，确保数据的质量和一致性。随后，从清洗后的数据中提取关键特征。接着构建并训练一个时间卷积网络模型，该模型专门设计用于分析时间序列数据，并能准确预测生产业务流程的剩余执行时间，通过判断TCN模型的预测结果是否超过预设的超时阈值，可以及时识别潜在的延迟风险。为了提高TCN模型的可解释性，采用了SHAP值分析，用以确定各特征对预测结果的具体贡献度。通过构建SHAP概要图将复杂的预测结果和特征贡献以可视化的方式展现出来，使得业务专家能够直观理解模型的预测逻辑，从而提高模型的可信度和决策支持的有效性。
主权项：1.基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1预处理生产业务流程的事件日志，为后续的特征提取、模型训练和预测提供准确的输入；2对事件日志提取特征，目标是从原始数据中识别出对预测任务最有帮助的信息，并将其转换为数值型特征，这些特征能够反映生产业务流程的关键属性和模式；3构建并训练一个时间卷积网络模型TCN，利用该模型对生产业务流程的剩余执行时间进行准确预测；4判断TCN预测的剩余执行时间是否大于给定时间，若是则判定为超时，执行步骤5；5计算预测结果的SHAP值；在TCN模型预测剩余执行时间后，SHAP值帮助确定每个特征对预测结果的贡献度；6构建SHAP概要图，可视化展示每个特征对TCN模型预测结果的贡献度，进一步帮助理解哪些因素导致了生产业务流程的超时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法
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