基于概念漂移检测的数字孪生流程预测模型
Digital twin process prediction model based on concept drift detection
1. 安徽理工大学 数学与大数据学院, 安徽 淮南 232001
2. 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室, 安徽 淮南 232001
摘要
预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息，以便采取措施来应对潜在风险，如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入，很少有结合数字孪生技术用于动态环境的流程预测。为此，提出了一个基于概念漂移检测的方法，并构建数字孪生流程预测模型（digital twin based on concept drift，DTBCD）预测下一个活动。首先利用事件流行为关系和权重散度将流程中的活动进行特征提取，得到数据流的特征集，其次进行漂移检测，动态选择特征集输入人工智能模型中训练并预测下一个活动，然后运用物联网和云计算等先进技术创建数字孪生虚拟环境，最后得到基于概念漂移的数字孪生模型。通过公开可用的数据集进行评估分析，实验结果表明，提出的方法能够有效提高预测的准确性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61572035)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(2022a05020005)
安徽省自然科学基金资助项目(水科学联合基金)(2308085US11)
安徽理工大学研究生创新基金资助项目(2022CX2137)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0541
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2039-2045
文章编号: 1001-3695(2024)07-017-2039-07
发布历史
[2024-03-11] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
熊正云, 方贤文. 基于概念漂移检测的数字孪生流程预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2039-2045. (Xiong Zhengyun, Fang Xianwen. Digital twin process prediction model based on concept drift detection [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2039-2045. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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