一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法(3)
体处理过程如算法1
所示.算法1原始数据集清洗算法
输入:原始数据集RawDataSet(ID,Location,Time
)输出:清洗后数据集DataSetAfterCleaning(CID,Locaion,Time-I
n,Time-Out)方法:
Table,PreTable:EmptyHashTable
//Table记录一个物品在某一位置的进入和离开时间//PreTable记录在流通过程中上一个位置的物品流通状况FOReachRecordinRawDataSet
IFRecordisnotinPreTable
ReportReocrdismissing;Continue;ENDIF
IFRecordisnotthesameasthecorrespondingiteminPreTable
CopytheattributesofitemtoRecord
//这里attributes指那些描述物品本身的属性,不包括流通相关属性ENDIF
ToDataSetAfterCleaning//生成清理后数据集ENDFOR
而数据聚合则是进一步精简数据,找出代表一批物品在供应链中的流通状况的数据,具体处理过程如算法2所示.
算法2数据聚合算法
输入:清理后数据集DataSetAfterCleaning(CID,Location,Time-I
n,Time-O
ut)输出:聚合数据集AggregateDataSet(AID,Locaion,Time-In,Time-
Out)方法:
Table:EmptyHashTable
//Table记录相同地点、相同进入时间和离开时间的CID集合FOReachRecordinDataSetAfterCleaning
AddRecordtoTable[Record.Time-I
n+Record.Location+Record.Time-O
ut]ENDFOR
FOReachRecordinTable
GenerateacorrespondingAID
Add(AID,Record.Location,Record.Time-In,Record.Time-O
ut)ToAggregateDataSet
ENDFOR
3.2.2时间序列分析处理
由于前面的RFID四元组数据主要突显了物品在
供应链各仓储地点的状态,但与时间序列分析模型所关注的各环节用时还有差距,所以需要在RFID预处理聚合的基础上加工出物品在运输过程中的数据,即将四元组数据(ik,lq,tl,tl+1)和(ik,lq+1,tl+2,tl+3)处理成三个三元组(ID,Time-in,Time)数据,其中Time代表物品在供应链中某流通环节(运输或仓储)用时,具体处理过程如下:
(ik,tiu,te
),te=tl+1-tl
,tiu=tl
(ik,tiu+1,te+1),te+1=tl+2-tl+1,tiu+1=tl+1(ik,tiu+2,te+2),te+2=tl+3-tl+2,tiu+2=tl+2这样通过算法3我们可以得到某次物品在供应链特定路线的流通数据,其形式为(i,内容版权归作者所有
ti1,t1)(i,ti2,t2
),
电子学报2010年2期 文档装换有缺失 请下载查看完整版
30
电
子
学
报
求出趋势项T=T/n//FOReachelementinRandomSet
年2010
…,(,,)的流数据,而这正是我们时间序列分析的ititnn基础.
算法3数据重组算法
输入:聚合数据集AggregateDataSet(AID,Locaion,Time-In,Time-
Out
)输出:重组数据集DataSet(AID,Time)方法:Table,DataSet:EmptyHashTableFOReachRecordinAggregateDataSet
AddRecordToTable[Record.AID]ENDFOR
FOReachRecordinTable
SortelecmetinTable[Record.AID]byelement.Time-InFOReachelementinTable
[Record.AID]T1=element.Time-Out-element.Time-InTI1=element.Time-InAdd(AID,TI1,T1)toDataset
IFtherearenextelementinTable[Record.AID
]T2=nextelement.Time-In-element.Time-OutTI2=element.Time-OutAdd(AID,TI2,T2)toDatasetENDIF
ENDFOR
经过对RFID数据的预处理,
我们可以得到大量的关于供应链各环节(运输环节或仓储环节)的周转时间
数据.
接下来就是要对这些数据进行时间序列分析,从而建立该环节的数据模型以检验流通中在该环节的周转是否正常.这个过程主要包括后台的抽样建模和前
台的模型检测两部分.
抽样建模首先将收集到的众多的该环节的数据按照一天之中有效工作时间等分成m段,每个时间段随机抽取n个样本,其中m和n根据该环节的具体情况而定.而建模过程就是基于这些样本数据求出各时间段的趋势项、季节项以及随机项对应
区间[Rmin,Rmax].
具体过程如算法4所示.算法4时间序列建模算法输入:某环节样本数据集
SampleDataSet(ID,Time-I
n,Time)输出:时间模型数据集TimeDataSet(Time-Num,T,S,Rmin,Rmax)方法:Table,DataSet:EmptyHashTableT,S,Rmin,Rmax:0;RandomSet:Set
SortRecordinSampleDataSetbyRecord.Time-InFOReachRecordinSampleDataSet
FindthecorrespondingTime-NumtoRecord.Time-InAddRecordtoTable[Time-Num]ENDFOR
FOReachRecordinTable
FindrandomnelementsfromRecordtoRandomSetFOReachelementinRandomSet
T=T+element.TimeENDFOR
S=S+(element.TimeT)ENDFOR
S=S/n//求出季节项FOReachelementinRandomSet
Temp=element.TimeTSIFTemp<RminRmin=Temp
ELSEIFTemp>Rmax
Rmax=Temp
ENDIF
ENDFOR//
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