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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明公开了一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法，涉及工业自动化领域。包括以下步骤：建立，训练，与优化预测模型；传输预测模型和初始的模型输入数据，预测模型同步更新；数据发送方产生预测值并将其与当前时刻的真实值比较从而决定是否向数据接收方发送真实值；数据接收方根据当前时刻是否接收到数据发送方的数据决定使用预测值还是接收到的真实值来作为当前时刻的值；数据发送方和数据接收方使用滑动窗口更新模型输入数据。本发明在保证数据准确性的前提下，尽可能多的减少数据传输量。
主权项：1.一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、预测模型的建立，训练，与优化；步骤2、传输预测模型和初始的模型输入数据，预测模型同步更新；步骤3、数据发送方产生预测值并将其与当前时刻的真实值比较从而决定是否向数据接收方发送真实值；步骤4、数据接收方根据当前时刻是否接收到数据发送方的数据决定使用预测值还是接收到的真实值来作为当前时刻的值；步骤5、数据发送方和数据接收方使用滑动窗口更新模型输入数据，转所述步骤3；所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1、结合数据特点建立预测模型；步骤1.2、使用历史数据建立数据集；步骤1.3、使用数据集对模型进行训练，获得预测模型；步骤1.4、随着时间的推移，历史数据不断增多，转所述步骤1.2；所述步骤2包括以下步骤：步骤2.1、预测模型传输和握手确认；步骤2.2、模型初始输入数据传输；步骤2.3、预测模型同步更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法
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