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Time Series Petri Net Models - Enrichment and Prediction

机译:时间序列Petri网模型-充实和预测

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摘要

Operational support as an area of process mining aims to predict theudtemporal performance of individual cases and the overall business process. Althoughudseasonal effects, delays and performance trends are well-known to existudfor business processes, there is up until now no prediction model available thatudexplicitly captures this. In this paper, we introduce time series Petri net models.udThese models integrate the control flow perspective of Petri nets with time seriesudprediction. Our evaluation on the basis of our prototypical implementation demonstratesudthe merits of this model in terms of better accuracy in the presence of timeudseries effects.
机译:作为流程挖掘领域的运营支持旨在预测个别案例和整个业务流程的 temporal性能。尽管众所周知 udson对于业务流程存在季节性影响,延迟和性能趋势 ud,但是到目前为止,还没有可用的 udexplicly捕获的预测模型。本文介绍了时间序列Petri网模型。 ud这些模型将Petri网的控制流观点与时间序列 uddiction集成在一起。我们在原型实现的基础上进行的评估证明了该模型在存在时间非序列效应的情况下具有更好的准确性的优点。

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