申请/专利权人：南京轨道交通系统工程有限公司

申请日：2020-11-20

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112398481B

主分类号：H03M7/30

分类号：H03M7/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.03.12#实质审查的生效;2021.02.23#公开

摘要：本发明公开了一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法，包括：全局模型和概率信息模块、局部模型模块、数据初级处理模块、匹配预测模块、模型更新模块、数据压缩模块、数据组织模块及数据存储模块；本发明在满足系统实时性要求的基础上，提高了数据的压缩率，减少了数据占用空间；并针对系统数据特点，采用专有的数据压缩处理技术，解决了系统数据压缩的实时性和压缩率之间的矛盾，解决了轨道交通综合监控系统面临的大规模历史数据存储问题。

主权项：1.一种反馈式匹配预测多级实时压缩系统，其特征在于，包括：全局模型和概率信息模块、局部模型模块、数据初级处理模块、匹配预测模块、模型更新模块、数据压缩模块、数据组织模块及数据存储模块；所述全局模型和概率信息模块，用于存储全局性的模型和概率信息；所述数据初级处理模块，用于接收外部输入数据，并根据全局性的模型和概率信息进行格式化处理；所述局部模型模块，用于存储多个局部模型，供匹配预测模块使用；所述匹配预测模块，根据数据初级处理、局部模型、全局模型和概率信息，对数据进行匹配预测，选择相应的局部模型和数据压缩模型；所述模型更新模块，用于接收匹配预测模块处理的结果，更新或构建数据压缩模型，并将构建或更新的数据压缩模型反向更新到局部模型模块、全局模型和概率信息模块中，优化模型信息；所述数据压缩模块，用于数据的压缩处理，其根据数据类型、概率统计信息、数据压缩模式、压缩效率，对数据进行压缩处理，并把各压缩模式的压缩效率、压缩时间、数据概率统计信息更新反馈到局部模型模块、全局模型和概率信息模块；所述数据组织模块，用于排序、合并、组织压缩处理后的数据，为经各种压缩模式处理后的压缩数据添加头部和尾部信息，并将压缩后的数据基于时间顺序按结构化合并树方式进行组织处理；所述数据存储模块，用于持久化处理，与外部存储系统或存储设备进行交互，将压缩数据持久化存储；全局模型和概率信息模块为数据压缩提供全局性的支撑信息，全局模型和概率信息为持久化信息，通过学习来优化全局模型和概率信息模型；所述数据组织模块用于数据排序、数据合并、数据组包，其将压缩后的数据基于时间顺序按结构化合并树方式进行组织。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京轨道交通系统工程有限公司 反馈式匹配预测多级实时压缩系统及方法

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