[发明专利]基于数据驱动的数据分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，包括步骤：

获取待分析的数据指标信号；

基于预设的HP滤波模型，对所述数据指标信号进行滤波处理，确定所述数据指标信号的趋势项数据；

基于预设的信号能量谱分布模型，对所述趋势项数据进行光滑程度评价，确定所述趋势项数据的光滑程度；

在所述趋势项数据的光滑程度不满足预设条件的情况下，对所述HP滤波模型的光滑系数进行调整，直至所述趋势项数据的光滑程度满足所述预设条件，得到修正后的趋势项数据；

根据所述数据指标信号和所述修正后的趋势项数据，确定所述数据指标信号的抖动项数据；

根据所述抖动项数据，确定所述数据指标信号的趋势指标参数。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述基于预设的信号能量谱分布模型，对所述趋势项数据进行光滑程度评价，确定所述趋势项数据的光滑程度之后，还包括步骤：

在所述趋势项数据的光滑程度满足所述预设条件的情况下，根据所述数据指标信号和所述趋势项数据，确定所述数据指标信号的抖动项数据。

3.根据权利要求1或2所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述基于预设的HP滤波模型，对所述数据指标信号进行滤波处理，确定所述数据指标信号的趋势项数据，包括步骤：

将所述HP滤波模型的光滑系数初始化为1，对所述数据指标信号进行滤波，确定所述数据指标信号的趋势项数据。

4.根据权利要求1或2所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述基于预设的信号能量谱分布模型，对所述趋势项数据进行光滑程度评价，确定所述趋势项数据的光滑程度，包括步骤：

基于所述信号能量谱分布模型，确定所述趋势项数据的能量谱分布数据；

根据所述能量谱分布数据，确定所述趋势项数据的能量分布抖动系数；

在所述能量分布抖动系数大于预设的系数阈值的情况下，确定所述趋势项数据的光滑程度不满足预设条件。

5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述能量谱分布数据，确定所述趋势项数据的能量分布抖动系数，包括步骤：

根据所述能量谱分布数据的基波频率数据和各次谐波频率数据，确定各次谐波与基波之间的频率差值数据；

根据所述能量谱分布数据的各次谐波能量数据以及所述频率差值数据，确定能量差异总和数据；

对所述能量差异总和数据进行归一化处理，得到所述能量分布抖动系数。

6.根据权利要求1所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述趋势指标参数包括趋势标签，所述趋势标签用于表征所述数据指标信号处于上升周期或下降周期；所述根据所述抖动项数据，确定所述数据指标信号的趋势指标参数，包括步骤：

基于预设的符号函数模型，根据所述抖动项数据中t时刻数据与t-1时刻数据，确定周期划分因子，其中，t时刻为当前时刻；

基于所述符号函数模型，根据所述抖动项数据中的t时刻数据以及t时刻之前的至少两个连续时刻的数据，确定周期划分因子累加值；

在所述周期划分因子等于1且所述周期划分因子累加值大于或等于2的情况下，确定所述数据指标信号处于上升周期；

在所述周期划分因子等于-1且所述周期划分因子累加值小于或等于-2的情况下，确定所述数据指标信号处于下降周期。

7.根据权利要求1或6所述的基于数据驱动的数据分析方法，其特征在于，所述趋势指标参数包括周期变化强度，所述根据所述抖动项数据，确定所述数据指标信号的趋势指标参数，包括步骤：

根据所述抖动项数据中t时刻数据以及t时刻之前的至少两个连续时刻的数据，确定至少两个周期变化强度，其中，所述周期变化强度为相邻两个时刻的数据差值，t时刻为当前时刻；

根据所述至少两个周期变化强度的平均值，确定所述数据指标信号的周期变化强度。