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申请/专利权人：国电南京自动化股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的时序库多线程快速导入导出方法，涉及数据导入导出领域，该方法包括：基于预设的定义规则对时序数据进行分片处理，并根据分片处理结果确定线程处理规则执行时序库导入导出操作；获取导入导出操作对应的业务数据，并提取业务数据的统计特征，将统计特征合并为特征数据集反映时序数据管理器的性能与负载情况；以特征数据集为基础利用神经网络构建非线性拟合模型，并利用非线性拟合模型预测导入导出时间效率与资源占用状况。本发明采用多线程自定义分片的方式，通过将时序数据按时间范围等自定义规则划分为多个分片，使用多线程同时进行多个分片的处理，对时序库进行导入导出操作。
主权项：1.一种基于神经网络的时序库多线程快速导入导出方法，其特征在于，该时序库多线程快速导入导出方法包括以下步骤：基于预设的定义规则对时序数据进行分片处理，并根据分片处理结果确定线程处理规则执行时序库导入导出操作；获取导入导出操作对应的业务数据，并提取业务数据的统计特征，将统计特征合并为特征数据集反映时序数据管理器的性能与负载情况；以特征数据集为基础利用神经网络构建非线性拟合模型，并利用非线性拟合模型预测导入导出时间效率与资源占用状况；根据预测结果优化时序库导入导出时的参数配置，基于优化结果调整线程处理规则。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国电南京自动化股份有限公司 一种基于神经网络的时序库多线程快速导入导出方法
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