一种基于工业互联网的大数据预测分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于工业互联网的大数据预测分析方法，包括下列步骤，获取工业大数据，提取数据特征，对数据进行趋势修正移动和正则化处理，并配置时间戳减弱计算复杂度；将处理后的数据分为时间序列数据和空间序列数据，构建大数据预测神经网络，通过三个子神经网络的深度学习，输出相应的预测结果。本发明通过大数据预测分析方法实现工业大数据的分类或拟合，预测工业流程的发展趋势，从而能够提高决策的科学性；通过对数据特征进行趋势修正移动，避免当数据呈现明显的断层趋势变化时产生的滞后反应，提高数据预测的准确度；通过正则化处理获取所述数据集中数据的原始属性之间的交互作用。