基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法

技术领域

本发明涉及存储结构技术领域，具体涉及一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法。

背景技术

对氯甲基苯乙烯生产的历史数据对工厂生产的分析或者预测具有重要意义，由于对氯甲基苯乙烯生产数据通常数据较长且数据量巨大，在创建数据库存储记录对氯甲基苯乙烯生产数据时，为了降低对氯甲基苯乙烯生产数据占据存储空间，需要对数据进行压缩处理。由于通常对氯甲基苯乙烯生产数据按时间顺序进行记录且数据具有一定规律性，可以采用LZW对于此类在时间序列具有规律性排布并且存在一定时间长度的数据进行压缩。

然而由于工艺调整或噪声原因，对氯甲基苯乙烯生产的历史数据的局部数据段存在异常数据，破坏原始数据整体规律性，导致采用LZW压缩数据效率很低。现有技术在识别异常数据后使用纠正算法进行异常数据修正，对识别异常情况的数据考虑因素少，对数据修改考虑不够全面，导致修改数据效果不佳，进而影响存储数据的准确性。

发明内容

为了解决现有技术进行数据修改考虑因素少，导致修改数据效果不佳的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法，所采用的技术方案具体如下：

一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法，所述方法包括以下步骤：

获取时序上的对氯甲基苯乙烯生产数据；

根据所述对氯甲基苯乙烯生产数据的频率成分，获取各个周期序列；不同所述周期序列中各个相同周期时刻下数据，组成各个待分析序列；

在各个所述周期序列中，根据各数据点与对应的所述待分析序列中数据点之间的差异，获取各个数据点的不同周期差异性；根据各数据点在对应所述周期序列中的分布，获取各个数据点的相同周期差异性；根据在各个所述周期序列中各数据点的所述不同周期差异性和所述相同周期差异性，筛选出各个异常点；

根据各个所述周期序列中各数据点和对应的待分析序列，获取各个周期序列中各数据点对应的各个拟合数据值；根据在各个所述周期序列中各数据点与对应的所述拟合数据值的区别，获取各个数据点的数据偏差值；根据各个数据点的所述数据偏差值，筛选出各个数据点中的第一修改点和第二修改点；所述异常点为所述第二修改点；

根据各个所述第二修改点的数据偏差值和对应的拟合数据值，获取各个所述第二修改点的对应的调整数据；

在所述对氯甲基苯乙烯生产数据中，根据所述拟合数据值对所述第一修改点进行调整，根据所述调整数据对所述第二修改点进行调整获取待压缩数据，利用LZW压缩算法将所述待压缩数据进行压缩存储。

进一步地，所述周期序列的获取方法，具体包括：

将对氯甲基苯乙烯生产数据进行离散傅里叶变化，获取频域数据；在所述频域数据中，根据对应最大幅值的频率，获取主要周期；统计在同一个所述主要周期的对氯甲基苯乙烯生产数据，获取所述周期序列。

进一步地，所述不同周期差异性的获取方法，具体包括：

依次计算数据点与对应的所有所述待分析序列中数据点差异的累加和，获取所述不同周期差异性。

进一步地，所述相同周期差异性的获取方法，具体包括：

计算数据点与对应所述周期序列的均值的差异，获取均值差异值；

计算所述均值差异值和对应方差的比值，获取分布偏差值；

根据所述分布偏差值与对应二阶差分的乘积，获取所述相同周期差异性。

进一步地，所述异常点的获取方法，具体包括：

计算所述不同周期差异性和调整之后所述相同周期差异性的比值，获取第一异常值；

对所述第一异常值进行归一化，获取异常程度；

当异常程度大于预设异常值，将数据点标记为异常点。

进一步地，所述拟合数据值的获取方法，具体包括：

依次计算数据点对应在待分析序列的占比，获取拟合权重；

计算数据点与所述拟合权重的乘积，获取第一拟合值；

计算对应所述待分析序列中的数据点所述第一拟合值的累加值，获取数据点的所述拟合数据值。

进一步地，所述数据偏差值的获取方法，具体包括：

计算数据点与对应的所述拟合数据值的差异，获取第一偏差值；

将所述第一偏差值进行归一化，获取所述数据偏差值。

进一步地，所述第一修改点和所述第二修改点的获取方法，具体包括：

在各个所述周期序列中，当数据点的所述数据偏差值小于预设偏差值且不为所述异常点时，将数据点标记为所述第一修改点，其余数据点标记为所述第二修改点。

进一步地，所述调整数据的获取方法，具体包括：

将所述数据偏差值反比例归一化，获得第一权重；

将所述数据偏差值归一化，获得第二权重，所述第二权重与所述第一权重的和值为1；

计算第一权重与所述拟合数据值的乘积，获取第一调整值；

计算第二权重与所述第二修改点的乘积，获取第二调整值；

计算第一调整值与第二调整值的和值，获取调整数据。

进一步地，所述待压缩数据的获取方法，具体包括：

在所述对氯甲基苯乙烯生产数据中，依次将所述第一修改点替换为所述拟合数据值对应数据，获取第二修正数据；将所述第一修改点替换为所述调整数据，获取所述待压缩数据。

本发明具有如下有益效果：

在本发明实施例中，为了分析对氯甲基苯乙烯生产数据在时序上变化的规律性和关联性，进而确定对氯甲基苯乙烯生产数据的异常点。根据对氯甲基苯乙烯生产数据的频率成分，获取各个周期序列；不同周期序列中各个相同周期时刻下数据，组成各个待分析序列。因为生产调整、人员错误操作和设备故障等原因造成的异常数据是重要数据，对异常原因分析至关重要，将此类异常原因造成的异常数据点作为异常点，进行着重分析。由于在单周期内的异常点往往与周围数据点趋势不同，在不同周期的同一周期时刻异常点往往是相同的，根据各数据点与对应的待分析序列中数据点之间的差异，获取各个数据点的不同周期差异性；根据各数据点在对应周期序列中的分布，获取各个数据点的相同周期差异性；根据在各个周期序列中各数据点的不同周期差异性和相同周期差异性，筛选出各个异常点。为了使得数据点不仅满足后续进行数据压缩操作时需要的规律性且能反映变化趋势，所以需要根据数据点特征进行数据调整，根据各个周期序列中各数据点和对应的待分析序列，获取各个周期序列中各数据点对应的各个拟合数据值；根据在各个周期序列中各数据点与对应的拟合数据值的区别，获取各个数据点的数据偏差值；根据各个数据点的数据偏差值，筛选出各个数据点中的第一修改点和第二修改点；由于第二修改点与对应拟合数据值之间偏差较大或者为异常点，为了实际应用中分析异常原因，对于第二修改点需要调整需要保留异常趋势，因此根据各个第二修改点的数据偏差值和对应的拟合数据值，获取各个第二修改点的对应的调整数据。通过拟合数据值调整第一修正点，使得待压缩数据整体更具有规律性，根据调整数据对第二修改点进行调整获取待压缩数据，在获取第二修改点的调整数据时，对于异常的原始数据点给予更高的权重，在保留异常趋势的前提下，使得待压缩数据整体更具有规律性且存在一定周期长度，利用LZW压缩算法将待压缩数据进行压缩存储的效果更好。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法的流程图。该方法包括以下步骤：

步骤S1，获取时序上的对氯甲基苯乙烯生产数据。

具体的，在对氯甲基苯乙烯生产过程中，通过工艺设备中设置的传感器获取对应的生产数据，对氯甲基苯乙烯生产数据通常按照时间顺序进行采样记录，具有时间序列性质。氯甲基苯乙烯生产数据一般存在多种类别数据，例如压强数据、温度数据、浓度数据。这些类别数据随着时间变化，类别数据的属性变化与时序具有规律性和关联性。通过分析对氯甲基苯乙烯生产数据在时序上变化的规律性和时序上的关联性，确定对氯甲基苯乙烯生产数据的异常点，进而从对氯甲基苯乙烯生产数据筛选出不同修改点并进行不同程度的修改。

需要说明的是，为了方便运算，本发明实施例中所参与运算的所有指标数据均经过数据预处理，进而取消量纲影响。具体去量纲影响的手段为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做限定。

步骤S2，根据对氯甲基苯乙烯生产数据的频率成分，获取各个周期序列；不同周期序列中各个相同周期时刻下数据，组成各个待分析序列。

由于对氯甲基苯乙烯生产数据在时序上变化的具有规律性，通过对氯甲基苯乙烯生产数据的频率成分，确定对氯甲基苯乙烯生产数据的各个周期序列，进而研究对氯甲基苯乙烯生产数据在周期序列中的数据变化趋势，供后续根据数据变化趋势确定数据异常程度作为参考。由于数据点在不同周期序列中各个相同周期时刻下具有关联性，通过不同周期序列中各个相同周期时刻下数据，组成各个待分析序列，以供后续根据关联性确定数据异常程度作为参考。综合分析周期序列和待分析序列，获取数据异常变化并确定异常点，以供后续确定不同修改点并进行不同程度的修改进行参考。

优选地，在本发明一个实施例中周期序列获取方法包括：

由于不明确对氯甲基苯乙烯生产数据的周期，将对氯甲基苯乙烯生产数据进行离散傅里叶变化，获取频域数据；在频域数据中，不同频率对应不同的幅值，即

具体的，随机从周期序列选择一个数据点

步骤S3，在各个周期序列中，根据各数据点与对应的待分析序列中数据点之间的差异，获取各个数据点的不同周期差异性；根据各数据点在对应周期序列中的分布，获取各个数据点的相同周期差异性；根据在各个周期序列中各数据点的不同周期差异性和相同周期差异性，筛选出各个异常点。

由于生产调整、人员错误操作、噪声等原因影响，会导致各个周期序列中部分数据的分布异常，降低周期序列的规律性，然而后续进行数据压缩操作时需要数据尽可能具有规律性，所以对异常数据进行调整。造成数据异常的原因不同，因为生产调整、人员错误操作和设备故障等原因造成的异常数据是重要数据，对异常原因分析至关重要，将此类异常原因造成的异常数据点作为异常点，进行着重分析，进行后续数据调整进行恰当调整。在单周期内的异常点往往与周围数据点趋势不同，在不同周期的同一周期时刻异常点往往是相同的，通过根据各数据点与对应的待分析序列中数据点之间的差异，获取各个数据点的不同周期差异性，不同周期差异性越大，异常点的可能性就越小；根据各数据点在对应周期序列中的分布，获取各个数据点的相同周期差异性，相同周期差异性越大，异常点的可能性就越大；基于异常点的分布特征，根据在各个周期序列中各数据点的不同周期差异性和相同周期差异性，筛选出各个异常点，以供后续筛选第一修改点和第二修改的作为参考。

优选地，在本发明一个实施例中不同周期差异性获取方法包括：

依次计算数据点与对应的所有待分析序列中数据点差异的累加和，获取不同周期差异性。

数据点

其中，

在不同周期差异性公式中，数据点与对应的所有待分析序列中数据点差异越大，不同周期差异性

需要说明的是

优选地，在本发明一个实施例中相同周期差异性获取方法包括：

计算数据点与对应周期序列的均值的差异，获取均值差异值；

计算均值差异值和对应周期序列的方差的比值，获取分布偏差值；

根据分布偏差值与对应二阶差分的乘积，获取相同周期差异性。

将数据

其中，

在相同周期差异性公式中，

优选地，在本发明一个实施例中异常点获取方法包括：

计算不同周期差异性和调整之后相同周期差异性的比值，获取第一异常值；

对第一异常值进行归一化，获取异常程度；

当异常程度大于预设异常值，将数据点标记为异常点。

本发明一个实施例中异常程度公式包括：

其中，

在异常程度公式中，不同周期差异性

在单个周期中，数据点符合该周期中的数据变化趋势，常规LOF检测算法会将其检测为正常点，然而传统异常检测算法识别的正常点会有误差，可能包括异常点；由于异常点的分布规律，所以可通过异常程度获取异常点，实现更准确的区分异常点。当数据点的异常程度大于预设异常值，将数据点标记为异常点。本发明实施例令预设异常值取值为0.6，实施者可根据实际情况自行设置。

步骤S4，根据各个周期序列中各数据点和对应的待分析序列，获取各个周期序列中各数据点对应的各个拟合数据值；根据在各个周期序列中各数据点与对应的拟合数据值的区别，获取各个数据点的数据偏差值；根据各个数据点的数据偏差值，筛选出各个数据点中的第一修改点和第二修改点；异常点为第二修改点；

为了使得数据点不仅满足后续进行数据压缩操作时需要的规律性，而且能反映变化趋势，所以需要根据数据点特征进行数据调整，根据各个周期序列中各数据点和对应的待分析序列，获取各个周期序列中各数据点对应的各个拟合数据值；拟合数据值具有规律性且能反映异常趋势，为后续进行数据的调整作为参考。为了更好的反映异常数据且满足数据规律性，根据在各个周期序列中各数据点与对应的拟合数据值的区别，获取各个数据点的数据偏差值；从而将数据点进行分类，以供后续根据不同数据点类别进行不同程度调整，根据各个数据点的数据偏差值，筛选出各个数据点中的第一修改点和第二修改点；异常点为第二修改点。第二修正点为想重点保留异常程度的数据点，对其满足规律性的调整程度相对较小，以供实际应用中更好对异常情况进行分析，第一修正点为异常程度较小或者不异常的数据点，对第一修正点进行调整，以满足后续进行数据压缩对数据规律性的要求。

优选地，在本发明一个实施例中拟合数据值获取方法包括：

依次计算数据点对应在待分析序列的占比，获取拟合权重；

计算数据点与拟合权重的乘积，获取第一拟合值；

计算对应待分析序列中的数据点第一拟合值的累加值，获取数据点的拟合数据值。

通过分析数据点

其中，

在拟合数据值公式中，拟合权重反映了对应数据点在待分析数据的占比，进而反映数据点的特征，拟合权重越大，拟合数据值就能更好体现该数据点。拟合数据值可以反映对应数据点规律性和数据特征，通过拟合数据值调整数据点，使得数据点更符合规律性，以供进行数据调整和获取数据偏差值作为参考，进而待压缩数据更具有规律性。

优选地，在本发明一个实施例中数据偏差值获取方法包括：

计算数据点与对应的拟合数据值的差异，获取第一偏差值；

将第一偏差值进行归一化，获取数据偏差值。

本发明一个实施例中数据偏差值公式包括：

其中，

在数据偏差序列公式中，

具体的，依次计算数据点

优选地，在本发明一个实施例中第一修改点和第二修改点获取方法包括：

为了使得数据点具有规律性且保留数据的异常情况，所以对数据点进行分类处理。第二修正点为想重点保留异常程度的数据点，对其满足规律性的调整程度相对较小，以供实际应用中更好对异常情况进行分析，第一修正点为异常程度较小或者不异常的数据点，对第一修正点进行调整，以满足后续进行数据压缩对数据规律性的要求。在各个周期序列中，当数据偏差值小于预设偏差值且不为异常点时，将对应数据点标记为第一修改点，其余数据点标记为第二修改点。将数据点进行分类，进而方便后续对第一修改点和第二修改点进行不同程度的修改。本发明实施例令预设偏差值取值为0.7，实施者可根据实际情况自行设置。

步骤S5，根据各个第二修改点的数据偏差值和对应的拟合数据值，获取各个第二修改点的对应的调整数据。

由于第二修改点与对应拟合数据值之间偏差较大或者为异常点，为了实际应用中分析异常原因，对于第二修改点需要调整需要保留异常趋势，因此根据各个第二修改点的数据偏差值和对应的拟合数据值，获取各个第二修改点的对应的调整数据。以供后续对第二修改点进行针对性调整，使得调整数据保留异常变化趋势且比较具有规律性，以满足后续进行数据压缩对数据规律性的要求。

优选地，在本发明一个实施例中调整数据获取方法包括：

将数据偏差值反比例归一化，获得第一权重；

将数据偏差值归一化，获得第二权重，第二权重与第一权重的和值为1；

计算第一权重与拟合数据值的乘积，获取第一调整值；

计算第二权重与第二修改点的乘积，获取第二调整值；

计算第一调整值与第二调整值的和值，获取调整数据。

假设数据点

其中，

在调整数据公式中，

需要说明的是，数据偏差极值

步骤S6，在对氯甲基苯乙烯生产数据中，根据拟合数据值对第一修改点进行调整，根据调整数据对第二修改点进行调整获取待压缩数据，利用LZW压缩算法将待压缩数据进行压缩存储。

在获取对氯甲基苯乙烯生产数据的调整数据和待调整数据的类别后，在对氯甲基苯乙烯生产数据中，根据拟合数据值对第一修改点进行调整，根据调整数据对第二修改点进行调整获取待压缩数据，利用LZW压缩算法将待压缩数据进行压缩存储。通过拟合数据值调整第一修正点，使得待压缩数据整体更具有规律性，在获取第二修改点的调整数据时，对于异常的原始数据点给予更高的权重，在保留异常趋势的前提下，使得待压缩数据整体更具有规律性且存在一定周期长度。由于LZW对于有一定长度并且存在有规律性的长字符串压缩效果好，优化了对氯甲基苯乙烯生产数据的存储。

优选地，在本发明一个实施例中待压缩数据获取方法包括：

在对氯甲基苯乙烯生产数据中，依次将第一修改点替换为拟合数据值对应数据，获取第二修正数据，使得待压缩数据整体更具有规律性。调整数据根据异常情况的灵活调整，将第一修改点替换为调整数据，获取待压缩数据，待压缩数据满足规律性且保留异常程度。具体的，使用LZW压缩编码对待压缩数据进行数据压缩，将压缩数据进行存储，获取氯甲基苯乙烯生产数据对应的存储数据。通过数据修改进行深层挖掘，改善修改数据效果，提高数据压缩效率，提高氯甲基苯乙烯生产数据对应的存储数据的准确性。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于对氯甲基苯乙烯生产数据的记录存储方法，首先获取时序上的对氯甲基苯乙烯生产数据，根据各数据点与对应的待分析序列中数据点之间的差异和各数据点在对应周期序列中的分布，筛选出各个异常点。根据在各个周期序列中各数据点与对应的拟合数据值的区别，筛选出各个数据点中的第一修改点和第二修改点，异常点为第二修改点，根据拟合数据值对第一修改点进行调整，根据调整数据对第二修改点进行调整获取待压缩数据，将待压缩数据进行压缩存储。本发明实施例中通过对异常情况的数据深入分析并进行针对性修改，改善修改数据效果，提高数据压缩效率，提高氯甲基苯乙烯生产数据对应的存储数据的准确性。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。