本發明涉及數據模型，尤其涉及一種基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法及系統。

背景技術：

1、目前，在構建基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型的過程中，現有技術為數據分析和預測提供了有力的支持。以下是幾種常用的技術和方法：機器學習、數據挖掘、深度學習、大數據平臺等，現有的技術和方法為我們構建基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型提供了豐富的選擇，我們可以根據具體任務和數據特點，選擇合適的工具和技術，從而實現更加準確、高效地預測和優化。

2、但是，現有的針對煤礦企業生產數據的行業生產數據模型中往往僅僅考慮單類數據隨時間變化的數據特征或隨區域變化的數據特征，只可從單一維度的數據模型來表示煤礦企業的生產規律和趨勢，無法呈現多維度的數據模型來表示煤礦企業的生產規律和趨勢，進而使得表示出的生產規律和趨勢維度過于單薄，不利于煤礦企業生產優化和安全管理的全方位決策。

技術實現思路

1、本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本技術的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

2、鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。因此，本發明提供了一種基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法解決無法呈現多維度的數據模型來表示煤礦企業的生產規律和趨勢的問題。

3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發明提供了一種基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法，包括：獲取煤礦企業所有生產區域在預設時段內的所有類生產數據；

5、基于獲取的數據，分析每類生產數據的區域漸變特征以及時序漸變特征；

6、對煤礦企業內所有生產區域在預設時段內的所有類生產數據中的數據關系進行解析，獲得數據實體聯系特征；

7、基于所述數據實體聯系特征以及每類生產數據的區域漸變特征和時序漸變特征，生成煤礦企業生產數據的多維度數據模型。

8、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述分析每類生產數據的區域漸變特征以及時序漸變特征包括：

9、分析每個生產區域的每類生產數據的局部時序漸變特征；

10、基于所述局部時序漸變特征，獲得每類生產數據的時序漸變特征；

11、獲取煤礦企業gis地圖，將每個生產區域的每類生產數據和對應的局部時序漸變特征，標記在煤礦企業gis地圖中的對應生產區域，獲得煤礦企業生產數據分布圖；

12、基于所述煤礦企業生產數據分布圖，分析每類生產數據的區域漸變特征。

13、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述分析每個生產區域的每類生產數據的局部時序漸變特征包括：

14、在每個生產區域的每類生產數據中，提取每個數據實體的每個實體屬性在預設時段內的所有屬性值；

15、計算出每個實體屬性在預設時段內的所有屬性值中，所有相鄰屬性值之間的增長比，并按照時序進行排序，獲得每個實體屬性的增長比序列，并作為對應生產區域的對應類生產數據的局部時序漸變特征；

16、其中，每個實體屬性在預設時段內的所有屬性值，即為對應生產區域內的對應類生產數據，且實體屬性個數與生產數據的類總數相同。

17、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述獲得每類生產數據的時序漸變特征包括：

18、在煤礦企業內所有生產區域中，篩選出包含同一類生產數據的所有生產區域，作為對應類生產數據的所有覆蓋區域；

19、在每個生產區域的每類生產數據的局部時序漸變特征中，獲取每個實體屬性的增長比序列；

20、計算每類生產數據的每兩個覆蓋區域的增長比序列之間的相似度，確定每兩個覆蓋區域之間的相關系數；

21、基于每類生產數據的每兩個覆蓋區域之間的相關系數，對每類生產數據的所有覆蓋區域的局部時序漸變特征進行合并處理，獲得每類生產數據的時序漸變特征。

22、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述分析每類生產數據的區域漸變特征包括：

23、獲取區域漸變特征分析模型；

24、將煤礦企業生產數據分布圖輸入至區域漸變特征分析模型，獲得每類生產數據的區域漸變特征。

25、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述獲得數據實體聯系特征包括：

26、獲取煤礦企業內所有生產區域，在預設時段內的所有類生產數據的所有數據表，并獲取所有數據表的所有表內實體關系和所有跨表實體關系；

27、將所述所有表內實體關系和所有跨表實體關系中的相同實體進行重合處理，獲得數據實體聯系特征。

28、作為本發明所述的基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的一種優選方案，其中：所述生成煤礦企業生產數據的多維度數據模型包括：

29、將所述數據實體聯系特征中包含的實體屬性，與對應類生產數據的區域漸變特征進行綁定，獲得區域維度的煤礦企業生產數據模型；

30、將所述數據實體聯系特征中包含的實體屬性，與對應類生產數據的時序漸變特征進行綁定，獲得時序維度的煤礦企業生產數據模型；

31、所述煤礦企業生產數據的多維度數據模型包括，區域維度的煤礦企業生產數據模型和時序維度的煤礦企業生產數據模型。

32、第二方面，本發明提供了一種基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建系統，包括：

33、獲取模塊，用于獲取煤礦企業所有生產區域在預設時段內的所有類生產數據；

34、分析模塊，用于基于獲取的數據，分析每類生產數據的區域漸變特征以及時序漸變特征；

35、解析模塊，用于對煤礦企業內所有生產區域在預設時段內的所有類生產數據中的數據關系進行解析，獲得數據實體聯系特征；

36、模型構建模塊，用于基于數據實體聯系特征以及每類生產數據的區域漸變特征和時序漸變特征，生成煤礦企業生產數據的多維度數據模型。

37、第三方面，本發明提供了一種電子設備，包括：

38、存儲器和處理器；

39、所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，該計算機可執行指令被處理器執行時實現所述基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的步驟。

40、第四方面，本發明提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機可執行指令，該計算機可執行指令被處理器執行時實現所述基于煤礦企業生產數據的行業生產數據模型構建方法的步驟。

41、與現有技術相比，本發明的有益效果：本發明將煤礦企業內的所有類生產數據的區域漸變特征和時序漸變特征與煤礦企業內所有生產區域在預設時段內的所有類生產數據中的實體聯系特征進行結合，構建出能準確反映煤礦生產規律和趨勢的多維度數據模型，為煤礦行業提供決更全面的決策支持，助力煤礦企業的生產優化和安全管理。