CN109409780A - 变更处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及变更管理技术领域，尤其涉及一种变更处理方法、装置、计算机设备和存储介质。获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测。本申请通过对变更过程进行实时监控并作出趋势预测，使得变更过程能够高效流畅的进行。
Description
技术领域
本申请涉及变更管理技术领域，尤其涉及一种变更处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
变更是企业运行过程中必不可少的过程，其需要企业内部各个部门和相应的厂商进行密切配合才能高效的完成一次变更。如果在变更的某一环节出现问题，则会极大的影响变更的效率从而影响企业正常运行。
但是，目前企业变更过程中缺少一个集中管理系统对变更过程进行统筹规划，往往是采取电话或者邮件的方式通知需要进行变更的部门，缺少必要的监管措施。同时，对于在变更过程中出现的问题不能及时反馈和问责，导致变更过程效率低下。
因此，根据上述情况，需要一种变更处理的方法，对变更过程进行有效的统筹监控。
发明内容
有鉴于此，有必要针对企业变更管理过程中对于变更过程缺少统筹监控的问题，提供一种变更处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种变更处理方法，包括如下步骤：
获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
在其中一个实施例中，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端，包括：
获取预设的上传变更信息的时间节点，当所述时间节点到来时，从管理者终端获取变更指令；
获取预设的变更指令分类表，根据所述变更指令分类表中的条目，对所述变更指令进行关键字查询，所述变更指令分类表存储在数据库中，所述变更指令分类表包含所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
获取所述关键字查询的查询结果，从所述查询结果得到所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
根据所述变更指令等级信息，将所述变更指令进行分级排序；
按照分级排序的结果和所述变更指令对应的部门信息依次将所述参加变更的通知发送至对应的部门终端。
在其中一个实施例中，所述获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息，包括：
获取预设的各类变更模板，根据所述特征信息从所述预设的各类变更模板中获取本次变更对应的变更模板；
从所述本次变更对应的变更模板中抽取出变更过程各环节的时间节点，当所述变更过程各环节的时间节点到来时，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息；
发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息。
在其中一个实施例中，所述变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据，包括：
接收所述特征信息对应的部门终端发送的变更结束信息；
抽取所述变更结束信息中的关键数据，将所述关键数据导入到预设的变更列表中，所述关键数据包括变更耗时和变更前后的设备参数；
获取所述变更列表中预设的数据抽取的开始时间节点，根据所述开始时间节点，抽取所述变更列表中每一条目从所述开始时间节点至最新一次变更结束的条目变更数据；
根据所述条目变更数据绘制变更数据曲线图，所述变更数据曲线图以时间为横坐标、以所述条目变更数据为纵坐标；
应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据。
在其中一个实施例中，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端的步骤之后，还包括变更指令核验的步骤，具体包括：
接收所述特征信息对应的部门终端对所述变更指令的反馈信息，抽取所述反馈信息中的关键字，所述关键字包括“正确”和“错误”；
若所述关键字为“正确”，则在变更开始前30分钟，发送变更开始指令；
若所述关键字为“错误”，则获取所述特征信息对应的部门终端的工作日程列表，根据预设的应急方案调整所述工作日程列表中的工作安排使变更正常进行。
在其中一个实施例中，所述发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息，包括：
获取所述特征信息对应的部门终端的ID标识，根据所述ID标识发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息于具有相同ID标识的核验终端；
将所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息进行二值化处理，建立二值化的变更信息矩阵，获取所述变更信息矩阵中的元素与预设的变更模板信息的差异点；
通过Grange表述定理对所述差异点进行第一步修正，修正公式为：
ΔYt＝lag(ΔY)–λ(μt-1)，式中，μt-1是非均衡误差项，λ是短期调整参数，ΔYt为误差差值，ΔY为差异点；
将所述误差差值与所述差异点进行叠加得到经过Grange一步法修正过的差异点，将所述经过Grange一步法修正过的差异点进行协整回归，获取协整向量；
将所述协整向量输入到误差修正模型中，获取协整回归参数，将所述协整回归参数作为权重对所述Grange一步法修正过的差异点进行修正，得到最终变更信息。
在其中一个实施例中，所述应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将所述预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据，包括：
获取变更曲线中任意两个相邻的数据，计算所述两个相邻的数据的平均值；
将所述数据平均值入参到一次平滑算法公式中进行趋势预测，公式为：
St＝ayt+(1-a)St-1，
式中，St为时间t的平滑值；yt为时间t的实际值；
St-1为时间t-1的平滑值；a为平滑常数，其取值范围为[0，1]；
将出参的预测结果导入到所述变更曲线中，根据最小二乘法做所述变更曲线的趋势线，若所述趋势线的斜率大于预设阈值则重新进行趋势预测，否则将预测结果导入到变更列表中。
一种变更处理装置，包括如下模块：
变更下达模块，设置为获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
变更纠正模块，设置为获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
趋势预测模块，设置为变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述变更处理方法的步骤。
一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述变更处理方法的步骤。
上述变更处理方法、装置、计算机设备和存储介质，包括获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。本技术方案针对企业变更管理过程中对于变更过程缺少统筹监控的问题，通过对变更过程进行实时监控并作出趋势预测，使得变更过程能够高效流畅的进行。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。
图1为本申请的一种变更处理方法的整体流程图；
图2为本申请的一种变更处理方法中的变更下达过程示意图；
图3为本申请的一种变更处理方法中的变更纠正过程示意图；
图4为本申请的一种变更处理方法中的趋势预测过程示意图；
图5为本申请的一种变更处理装置的结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
图1为本申请一个实施例中的变更处理方法的流程图，如图1所示，一种变更处理方法，包括以下步骤：
S1，获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
具体的，本步骤中，特征信息是指变更指令中所包含的参与变更的部门名称、变更开始时间、变更结束时间以及变更前后各个设备的性能指标等。首先从变更指令中抽取出变更指令所对应的部门名称，根据部门名称确定发送本次变更指令的目标终端，然后在确定目标终端后，再将变更指令中包含的具体变更信息发送至对应的部门终端。
S2，获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
具体的，设置获取变更过程数据的数个时间节点，当所述时间节点到来时，发送数据获取指令至参与变更的部门终端，然后接受部门终端发送的数据，将这些数据发送至变更审核终端，对部门终端发送的数据与预设的数据进行比较，抽取出差异点，对差异点进行分析，若所述差异点为正常误差，则继续进行变更，否则下达调整变更流程的指令至相应的部门终端，纠正变更过程的操作。
S3，变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
其中，趋势预测算法主要包括指数平滑法，指数平滑由布朗提出的，他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。基本原理：指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。
本实施例，通过对变更过程进行实时监控，并且对变更产生的数据进行趋势预测，能够很好的对变更过程进行把控，提升变更管理的效率、优化变更过程。
图2为本申请一种变更处理方法中的变更下达过程示意图，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端，包括：
S101、获取预设的上传变更信息的时间节点，当所述时间节点到来时，从管理者终端获取变更指令；
具体的，变更信息的时间节点是根据变更各个步骤的预设执行时间来确定的，比如调整某一设备的位置，则根据该类设备调整位置的距离和调整该设备位置所耗费的时间的历史数据确定该步骤变更所要耗费的时间，根据耗费的时间确定此步骤的开始时间节点和完成时间节点。
S102、获取预设的变更指令分类表，根据所述变更指令分类表中的条目，对所述变更指令进行关键字查询，所述变更指令分类表存储在数据库中，所述变更指令分类表包含所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
具体的，变更指令可以分为日常变更和紧急变更，对于日常变更是每日在固定时间发送至相应的部门终端，而对于紧急变更则需管理员向参与变更的部门终端发送指令。所谓关键字查询是指变更所涉及的设备信息和人员信息、变更开始时间节点和结束时间节点。变更的等级可以划分为：普通、加急和紧急。根据变更的等级不同，优先安排级别为“紧急”的变更事件。
S103、获取所述关键字查询的查询结果，从所述查询结果得到所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
具体的，在进行关键字查询时可以应用SQL语言进行查询，可以先确定变更的等级然后再确定变更所涉及的部门信息。
S104、根据所述变更指令等级信息，将所述变更指令进行分级排序；
具体的，排序规则是优选将等级为“紧急”的变更信息排在优先执行的任务，然后对于同一等级的变更任务，则按照变更提出的先后顺序进行排列依次执行。
S105、按照分级排序的结果和所述变更指令对应的部门信息依次将所述参加变更的通知发送至对应的部门终端。
本实施例，通过对变更进行分类分级，可以高效的安排变更任务，使紧急的变更事件能够优先执行，合理的安排了变更流程。
图3为本申请一种变更处理方法中的变更下达过程示意图，如图所示，所述获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息，包括：
S201、获取预设的各类变更模板，根据所述特征信息从所述预设的各类变更模板中获取本次变更对应的变更模板；
具体的，变更模板是变更标准化操作的一套标准化流程模板。变更模板规定了变更每一步骤的详细操作流程、操作时间、支会人员等信息。变更模板可灵活自定义，对于常规变更可以带入旧有模板，对于新类型变更来说，可以重新添加模板。
变更模板中可以包含开始时间、结束时间和步骤细节等内容。
S202、从所述本次变更对应的变更模板中抽取出变更过程各环节的时间节点，当所述变更过程各环节的时间节点到来时，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息；
具体的，对变更模板进行关键词检索，检索出各个环节的环节名称，然后获取环节名称下对应的时间内容，从时间内容中抽取出各个环节开始时间节点和结束时间节点。在获取各个部门的变更信息时，可以分别写入不同的文件中，以便在进行变更信息核对时，能够快速找出是哪个部门出现了问题。
S203、发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息。
具体的，在获取差异点时，可以设置一相似度阈值，当所述特征信息与变更模板中的信息大于所述相似度阈值时，则记为差异点，否则不记录；此相似度阈值是根据历史数据统计得到，可以随着数据的陆续产生对相似度阈值进行合理调整，使其更加符合目前变更情况。
本实施例，通过对变更信息进行有效的修正，使得参与变更的各个部门能够更加合理高效的完成变更工作。
图4为本申请一种变更处理方法中的变更纠正过程示意图，如图所示所述变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据，包括：
S301、接收所述特征信息对应的部门终端发送的变更结束信息；
具体的，在变更结束后，部门终端会发出变更结束的信息，在接收到此信息后，对部门终端上传的变更结束后的数据进行初步核验，若各个部门终端上传的变更结束后的数据中不缺少变更评价所需的数据，则进入下一环节，否则发送补充数据的指令至部门终端。
S302、抽取所述变更结束信息中的关键数据，将所述关键数据导入到预设的变更列表中，所述关键数据包括变更耗时和变更前后的设备参数；
具体的，在抽取关键数据时，先对各个部门发送的数据按照产生的时间顺序进行排序，将同一时间产生的数据打包成一数据组，然后再对各个所述数据组进行关键词查询，比如“能耗”、“时间”等，最后根据关键词对应的关键数据内容。
S303、获取所述变更列表中预设的数据抽取的开始时间节点，根据所述开始时间节点，抽取所述变更列表中每一条目从所述开始时间节点至最新一次变更结束的条目变更数据；
具体的，本步骤中对于数据变化可以对数据进行特征标识，如果数据没有发生变化则特征标识不变，若数据发生变化则特征标识发生变化，比如用颜色对数据进行标记，发生变化后颜色发生变化。
S304、根据所述条目变更数据绘制变更数据曲线图，所述变更数据曲线图以时间为横坐标、以所述条目变更数据为纵坐标；
具体的，在绘制变更数据曲线图时，先建立一个坐标系，然后将各个条目变更数据分别根据条目的名称做出各个条目变更的曲线，在变更数据曲线图中可以是平滑曲线图，也可以是散点连线构成的曲线图。
S305、应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据。
本实施例，通过对变更过程进行汇总和预测可以更好的指导变更过程更加顺利的进行，并且能够提升变更的效率。
在一个实施例中，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端的步骤之后，还包括变更指令核验的步骤，具体包括：
接收所述特征信息对应的部门终端对所述变更指令的反馈信息，抽取所述反馈信息中的关键字，所述关键字包括“正确”和“错误”；
若所述关键字为“正确”，则在变更开始前30分钟，发送变更开始指令；
若所述关键字为“错误”，则获取所述特征信息对应的部门终端的工作日程列表，根据预设的应急方案调整所述工作日程列表中的工作安排使变更正常进行。
具体的，对变更指令核验是为了对变更过程进行合理控制，防止因为变更过程出现错误导致变更无法正常进行；在对工作日程列表进行重新安排时，还要将调整后的工作日程表发送至变更参与的其它终端，若其它终端存在着相应的条目，需要一并更改。
本实施例，通过对变更指令的核验能够使变更流程更加顺利有效的执行。
在一个实施例中，所述发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息，包括：
获取所述特征信息对应的部门终端的ID标识，根据所述ID标识发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息于具有相同ID标识的核验终端；
具体的，部门终端的ID标识是在其链接到企业内部网络时根据链入时间和IP地址而赋予的，而核验终端的ID标识则是从其在历次变更的历史数据中，抽取出每一个核验中终端在各个变更事件中所对应的部门终端信息获得的。
将所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息进行二值化处理，建立二值化的变更信息矩阵，获取所述变更信息矩阵中的元素与预设的变更模板信息的差异点；
通过Grange表述定理对所述差异点进行第一步修正，修正公式为：
ΔYt＝lag(ΔY)–λ(μt-1)，式中，μt-1是非均衡误差项，λ是短期调整参数，ΔYt为误差差值，ΔY为差异点；
将所述误差差值与所述差异点进行叠加得到经过Grange一步法修正过的差异点，将所述经过Grange一步法修正过的差异点进行协整回归，获取协整向量；
将所述协整向量输入到误差修正模型中，获取协整回归参数，将所述协整回归参数作为权重对所述Grange一步法修正过的差异点进行修正，得到最终变更信息。
其中，误差修正模型，首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。
本实施例中，通过对变更实际情况与变更模板的差异点的获取和修正，使得在对本次变更进行评价时，更加符合真实情况。
在一个实施例中，所述应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将所述预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据，包括：
获取变更曲线中任意两个相邻的数据，计算所述两个相邻的数据的平均值；
将所述数据平均值入参到一次平滑算法公式中进行趋势预测，公式为：
St＝ayt+(1-a)St-1，
式中，St为时间t的平滑值；yt为时间t的实际值；
St-1为时间t-1的平滑值；a为平滑常数，其取值范围为[0，1]；
将出参的预测结果导入到所述变更曲线中，根据最小二乘法做所述变更曲线的趋势线，若所述趋势线的斜率大于预设阈值则重新进行趋势预测，否则将预测结果导入到变更列表中。
具体的，在进行平滑计算时也可以采用Laplace法则，即统计测试数据集中的元素在训练数据集中出现的次数时，计数器的初始值不要设成零，而是设成1。这样，即使该元素没有在训练集中出现，其出现次数统计值至少也是1。
在进行趋势预测时，首先要选取历史数据的时间区段，根据时间区段对历史数据进行截取，然后根据截取出的数据对进行趋势预测。在进行趋势预测时可以进行多次预测，然后取平均值作为最终的预测结果。
本实施例，根据已有的变更数据对未来的变更进行预测，可以有效的提升再次进行变更的速度和效率。
在一个实施例中，提出了变更处理装置，如图5所示，包括如下模块：
变更下达模块51，设置为获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
变更纠正模块52，设置为获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
趋势预测模块53，设置为变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述变更处理方法的步骤。
一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述变更处理方法的步骤。所述存储介质可以为非易失性存储介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请一些示例性实施例，其中描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种变更处理方法，其特征在于，包括：
获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
2.根据权利要求1所述的变更处理方法，其特征在于，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端，包括：
获取预设的上传变更信息的时间节点，当所述时间节点到来时，从管理者终端获取变更指令；
获取预设的变更指令分类表，根据所述变更指令分类表中的条目，对所述变更指令进行关键字查询，所述变更指令分类表存储在数据库中，所述变更指令分类表包含所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
获取所述关键字查询的查询结果，从所述查询结果得到所述变更指令对应的部门信息和变更指令等级信息；
根据所述变更指令等级信息，将所述变更指令进行分级排序；
按照分级排序的结果和所述变更指令对应的部门信息依次将所述参加变更的通知发送至对应的部门终端。
3.根据权利要求1所述的变更处理方法，其特征在于，所述获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息，包括：
获取预设的各类变更模板，根据所述特征信息从所述预设的各类变更模板中获取本次变更对应的变更模板；
从所述本次变更对应的变更模板中抽取出变更过程各环节的时间节点，当所述变更过程各环节的时间节点到来时，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息；
发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息。
4.根据权利要求1所述的变更处理方法，其特征在于，所述变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据，包括：
接收所述特征信息对应的部门终端发送的变更结束信息；
抽取所述变更结束信息中的关键数据，将所述关键数据导入到预设的变更列表中，所述关键数据包括变更耗时和变更前后的设备参数；
获取所述变更列表中预设的数据抽取的开始时间节点，根据所述开始时间节点，抽取所述变更列表中每一条目从所述开始时间节点至最新一次变更结束的条目变更数据；
根据所述条目变更数据绘制变更数据曲线图，所述变更数据曲线图以时间为横坐标、以所述条目变更数据为纵坐标；
应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据。
5.根据权利要求1所述的变更处理方法，其特征在于，所述获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端的步骤之后，还包括变更指令核验的步骤，具体包括：
接收所述特征信息对应的部门终端对所述变更指令的反馈信息，抽取所述反馈信息中的关键字，所述关键字包括“正确”和“错误”；
若所述关键字为“正确”，则在变更开始前30分钟，发送变更开始指令；
若所述关键字为“错误”，则获取所述特征信息对应的部门终端的工作日程列表，根据预设的应急方案调整所述工作日程列表中的工作安排使变更正常进行。
6.根据权利要求3所述的变更处理方法，其特征在于，所述发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息至所述核验终端，获取所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息与变更模板信息的差异点，将所述差异点入参到误差修正模型中进行修正，修正后得到最终变更信息，包括：
获取所述特征信息对应的部门终端的ID标识，根据所述ID标识发送所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息于具有相同ID标识的核验终端；
将所述特征信息对应的部门终端产生的变更信息进行二值化处理，建立二值化的变更信息矩阵，获取所述变更信息矩阵中的元素与预设的变更模板信息的差异点；
通过Grange表述定理对所述差异点进行第一步修正，修正公式为：
ΔYt＝lag(ΔY)–λ(μt-1)，式中，μt-1是非均衡误差项，λ是短期调整参数，ΔYt为误差差值，ΔY为差异点；
将所述误差差值与所述差异点进行叠加得到经过Grange一步法修正过的差异点，将所述经过Grange一步法修正过的差异点进行协整回归，获取协整向量；
将所述协整向量输入到误差修正模型中，获取协整回归参数，将所述协整回归参数作为权重对所述Grange一步法修正过的差异点进行修正，得到最终变更信息。
7.根据权利要求4所述的变更处理方法，其特征在于，所述应用趋势预测算法对所述变更数据曲线图进行趋势预测，将所述预测结果存储到所述变更列表中，作为下一次变更的依据，包括：
获取变更曲线中任意两个相邻的数据，计算所述两个相邻的数据的平均值；
将所述数据平均值入参到一次平滑算法公式中进行趋势预测，公式为：
St＝ayt+(1-a)St-1，
式中，St为时间t的平滑值；yt为时间t的实际值；
St-1为时间t-1的平滑值；a为平滑常数，其取值范围为[0，1]；
将出参的预测结果导入到所述变更曲线中，根据最小二乘法做所述变更曲线的趋势线，若所述趋势线的斜率大于预设阈值则重新进行趋势预测，否则将预测结果导入到变更列表中。
8.一种变更处理装置，其特征在于，包括：
变更下达模块，设置为获取变更指令，抽取所述变更指令中包含的特征信息后对所述特征信息识别，根据识别结果获取所述特征信息对应的部门终端，发送参加变更的通知至所述特征信息对应的部门终端；
变更纠正模块，设置为获取所述特征信息对应的部门终端在变更过程进行中产生的变更信息，发送所述变更信息至核验终端，接收所述核验终端对所述变更信息的评价结果，根据所述评价结果，对所述变更信息进行纠正，得到最终变更信息；
趋势预测模块，设置为变更结束后，汇总变更过程中产生的所有所述最终变更信息，通过趋势预测算法对所述最终变更信息进行趋势预测，并将所述趋势预测的结果作为再次进行变更时的依据。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述变更处理方法的步骤。
10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述变更处理方法的步骤。
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