本發(fā)明實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)采集與處理，尤其涉及一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，時(shí)序數(shù)據(jù)采集是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析和智能決策的基礎(chǔ)。然而，受限于傳感器采樣能力、數(shù)據(jù)傳輸帶寬和存儲(chǔ)空間等等，無法對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻、連續(xù)的全量采樣，同時(shí)隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)和實(shí)時(shí)處理需求的增加，傳統(tǒng)的采樣方法面臨諸多挑戰(zhàn)。

2、如傳統(tǒng)的固定頻率采樣方法在時(shí)序數(shù)據(jù)采集中被廣泛應(yīng)用，這種方法無論數(shù)據(jù)變化為何種狀態(tài)，均會(huì)按照預(yù)定的固定頻率進(jìn)行采樣。這種一刀切的采樣策略無法動(dòng)態(tài)適應(yīng)數(shù)據(jù)的特征，可能導(dǎo)致過度采樣或不足采樣的問題。過度采樣不僅會(huì)增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，還會(huì)浪費(fèi)計(jì)算資源，而不足采樣則可能遺漏關(guān)鍵數(shù)據(jù)變化，從而影響數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。

3、面對(duì)固定頻率采樣方法所面臨的問題，逐漸開始對(duì)自適應(yīng)采樣方法進(jìn)行研究，以嘗試通過調(diào)整采樣頻率來應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的變化。但是目前的自適應(yīng)采樣方法需要通過實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)特征來調(diào)整采樣策略，通常需要大量的計(jì)算資源。雖然在一定程度上解決了固定頻率采樣方法的缺陷，但是計(jì)算復(fù)雜度高，實(shí)現(xiàn)難度大，在數(shù)據(jù)變化劇烈時(shí)采樣精度仍可能不足。因此現(xiàn)有的采樣方法均難以在采樣精度與采樣效率之間取得平衡。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，以解決傳統(tǒng)采樣方法在精度和效率之間的權(quán)衡問題，提高系統(tǒng)性能和資源利用率。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，該方法包括：

3、根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)；

4、根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，得到采樣數(shù)據(jù)。

5、可選的，所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，包括：

6、實(shí)時(shí)根據(jù)所述擬合函數(shù)確定當(dāng)前數(shù)據(jù)變化率；

7、實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)變化率更新當(dāng)前采樣頻率。

8、可選的，所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，還包括：

9、實(shí)時(shí)根據(jù)所述擬合函數(shù)的當(dāng)前擬合誤差更新當(dāng)前采樣頻率。

10、可選的，在所述根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練之前，還包括：

11、基于所述歷史時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特性、擬合模型的擬合精度和/或系統(tǒng)可用計(jì)算資源，根據(jù)待選擬合模型確定所述目標(biāo)擬合模型；所述待選擬合模型包括線性模型、多項(xiàng)式模型、指數(shù)模型、樣條插值模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的至少一種。

12、可選的，所述根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)，包括：

13、基于時(shí)間窗口或系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)事件對(duì)所述歷史時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分段；

14、根據(jù)每段數(shù)據(jù)分別對(duì)各段對(duì)應(yīng)的目標(biāo)擬合模型單獨(dú)進(jìn)行擬合訓(xùn)練，以分別得到每段數(shù)據(jù)的擬合函數(shù)。

15、可選的，在所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，得到采樣數(shù)據(jù)之后，還包括：

16、根據(jù)所述采樣數(shù)據(jù)的采樣頻率和/或重要等級(jí)，采用有損壓縮算法或無損壓縮算法對(duì)所述采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；

17、按照預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式對(duì)壓縮后數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

18、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣裝置，該裝置包括：

19、擬合函數(shù)生成模塊，用于根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)；

20、采樣頻率調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，得到采樣數(shù)據(jù)。

21、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，該計(jì)算機(jī)設(shè)備包括：

22、一個(gè)或多個(gè)處理器；

23、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

24、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法。

25、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法。

26、第五方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法。

27、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，首先根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)，然后在需要進(jìn)行采樣時(shí)，根據(jù)得到的擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，從而得到采樣數(shù)據(jù)。本發(fā)明實(shí)施例所提供的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，通過基于數(shù)據(jù)擬合動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣策略，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻率且大規(guī)模的時(shí)序數(shù)據(jù)在有限的計(jì)算和存儲(chǔ)資源的情況下精確且高效的進(jìn)行采樣，在保證數(shù)據(jù)采樣準(zhǔn)確性和代表性的前提下，減少冗余采樣，從而顯著減少了采樣點(diǎn)數(shù)量，降低了數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)和傳輸?shù)馁Y源消耗，提升了系統(tǒng)整體性能和資源利用效率。而且適用范圍廣泛，可適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景，尤其是在對(duì)采樣精度和資源利用效率要求較高的工業(yè)監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，效果尤為顯著，因此具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)特征：

1.一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，在所述根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練之前，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，所述根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，得到采樣數(shù)據(jù)之后，還包括：

7.一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣裝置，其特征在于，包括：

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一所述的時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)采樣方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)選定的目標(biāo)擬合模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成擬合函數(shù)；根據(jù)所述擬合函數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前采樣頻率，并實(shí)時(shí)根據(jù)當(dāng)前采樣頻率進(jìn)行采樣，得到采樣數(shù)據(jù)。本發(fā)明所提供的技術(shù)方案，通過基于數(shù)據(jù)擬合動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣策略，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻率且大規(guī)模的時(shí)序數(shù)據(jù)在有限的計(jì)算和存儲(chǔ)資源的情況下精確且高效的進(jìn)行采樣，在保證數(shù)據(jù)采樣準(zhǔn)確性和代表性的前提下，減少冗余采樣，從而顯著減少了采樣點(diǎn)數(shù)量，降低了數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)和傳輸?shù)馁Y源消耗，提升了系統(tǒng)整體性能和資源利用效率。

技術(shù)研發(fā)人員：郭為民,佘平,李炳楠,朱峰,張廣濤,李鐵軍,饒德備,竇晨丹,李增學(xué),周杰,董燦彬,黎盛鳴
受保護(hù)的技術(shù)使用者：潤(rùn)電能源科學(xué)技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10