用于工业过程监控的自适应在线学习方法及系统

本发明涉及工业过程监控与机器学习技术领域，公开了用于工业过程监控的自适应在线学习方法及系统，包括：获取新增的工业过程监控数据样本；将数据样本分别维护至第一时间窗口和第二时间窗口；第一时间窗口采用时间滑动窗口机制，在加入新样本时，淘汰时间最早的历史样本，保留最新时间序列数据；第二时间窗口采用基于样本预测价值的动态淘汰机制，根据当前预测模型对各样本的预测损失值，仅保留预测损失值满足预设条件的样本；至少基于第二时间窗口当前维护的样本集训练或更新生命周期预测模型；部署训练或更新后的生命周期预测模型，对实时输入的工业过程数据进行目标变量预测，输出预测结果。为工业现场提供了一套智能化监控解决方案。