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申请/专利权人：安徽思高智能科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于历史模型集成的流程预测方法及设备，涉及流程挖掘监控领域，包括：获取业务日志L在时间段T∈[n‑1t,nt]内的流程轨迹集合Σn；计算获得第一预测模型集合S中各预测模型在Σn上的预测得分，获得第二预测模型集合S’；通过Σn训练获得当前预测模型Mn，将Mn放入S’，获得第三预测模型集合S”；获取T∈[nt,n+1t]内正在执行的流程轨迹σk，通过S”中的各预测模型对σk进行活动预测，获得预测活动集合Xn；通过S”构建贡献度集合Pn，通过Pn从Xn中选取最终预测活动。本发明通过最近时间间隔内的流程轨迹集合对预测模型进行筛选，从而维护一个较为恒定的预测模型，在避免训练成本随时间增长的同时可以更加准确地监测未来的预测活动。
主权项：1.一种基于历史模型集成的流程预测方法，其特征在于，包括步骤：S1：获取业务日志L在时间段T∈[n-1t,nt]内的流程轨迹集合Σn，其中n为迭代编号，t为时间间隔；S2：获取第一预测模型集合S，计算获得S中各预测模型在Σn上的预测得分，淘汰预测得分小于预设值的预测模型，获得第二预测模型集合S’；S3：通过流程轨迹集合Σn训练获得当前预测模型Mn，将Mn放入S’，获得第三预测模型集合S”；S4：获取时间段T∈[nt,n+1t]内正在执行的流程轨迹σk，通过S”中的各预测模型对σk进行活动预测，获得预测活动集合Xn；S5：通过S”构建贡献度集合Pn，通过贡献度集合Pn从预测活动集合Xn中选取最终预测活动；令n=n+1，S=S”，返回步骤S1；步骤S5具体为：S51：获取S”中添加的第u个预测模型Mu，计算获得Mu对预测结果的贡献值pun，计算公式为： ，其中，a为初始化的贡献率；S52：重复步骤S51，计算获得S”中各预测模型的贡献率，将所有的贡献率组成贡献度集合Pn；S53：获取贡献度集合Pn中贡献度最大的预测模型，在预测活动集合Xn中选取贡献度最大的预测模型对应的预测活动作为最终预测活动；S54：令n=n+1，S=S”，返回步骤S1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽思高智能科技有限公司 一种基于历史模型集成的流程预测方法及设备
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