方差计算方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种方差计算方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.flink是开源社区中比较成熟的实时流处理方案。越来越多的汽车app开始使用flink作为其流式计算平台，汽车app后台存在大量的车辆运算参数的情况下，该实时流处理方案可以调高车辆运算参数计算的时效性。方差则是一种广泛使用的统计量，和汽车app后台中的各项统计指标密切相关。但在flink中，计算所使用的数据通常是局部数据，方差的计算过程通常需要依赖全局数据。依赖全局数据与流处理局部增量计算的理念相违背，将数据保存后计算方差会拖慢流处理运算速度。如何在流处理方案中采用局部增量数据计算方差为亟需解决的问题。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供了一种方差计算方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何在流处理方案中采用局部增量数据计算方差的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种方差计算方法，所述方差计算方法应用于车辆app实时流处理，所述方差计算方法包括：
6.在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；
7.基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；
8.获取当前处理周期的运算参数；
9.根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。
10.可选地，所述根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差，包括：
11.根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望；
12.根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望；
13.基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差。
14.可选地，所述基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理
周期运行参数的方差，之前还包括：
15.获取方差计算的第一运算公式；
16.基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式；
17.相应的，所述基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差，包括：
18.基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差。
19.可选地，所述基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式，包括：
20.基于所述第一运算公式确定各周期的参数数学期望、平方数学期望和所述方差之间的第二运算公式；
21.根据所述第二运算公式确定周期序号、运行参数与所述方差之间的第三运算公式；
22.利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二参数数学期望之间的第四运算公式；
23.利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二平方数学期望之间的第五运算公式；
24.根据所述第三运算公式、所述第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式。
25.可选地，所述根据所述第三运算公式、所述第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式，之后还包括：
26.将所述目标运算公式封装为聚合算子；
27.相应的，基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差，包括：
28.将所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望输入至所述聚合算子计算当前处理周期运行参数的方差。
29.可选地，所述根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望，包括：
30.根据所述运算参数和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的运算参数和值；
31.基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；
32.基于所述当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二参数数学期望。
33.可选地，所述根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望，包括：
34.根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的运算参数平方和值；
35.基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；
36.基于所述当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二平方数学期望。
37.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种方差计算装置，所述方差计算装置包括：
38.参数获取模块，用于在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；
39.参数计算模块，用于基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；
40.所述参数获取模块，还用于获取当前处理周期的运算参数；
41.所述参数计算模块，还用于根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种方差计算设备，所述方差计算设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的方差计算程序，所述方差计算程序被所述处理器执行时实现所述的方差计算方法的步骤。
43.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有方差计算程序，所述方差计算程序被处理器执行时实现所述的方差计算方法的步骤。
44.本发明提供了一种方差计算方法、装置、设备及存储介质，该方法通过在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；获取当前处理周期的运算参数；根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。在本发明中，通过利用流处理过程中前一处理周期内的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值，然后结合当前处理周期的运算参数值计算当前处理周期运行参数的方差，实现了利用局部增量数据计算流处理过程中运行参数的方差。
附图说明
45.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的方差计算设备的结构示意图；
46.图2为本发明方差计算方法第一实施例的流程示意图；
47.图3为本发明方差计算方法第二实施例的流程示意图；
48.图4为本发明方差计算方法第三实施例的流程示意图；
49.图5为本发明方差计算装置第一实施例的结构框图。
50.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
51.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
52.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的方差计算设备结构示意图。
53.如图1所示，该方差计算设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，微控制单元(microcontroller unit，mcu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005，空调热泵组件1006。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
54.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对方差计算设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
55.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及方差计算程序。
56.在图1所示的方差计算设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明方差计算设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在方差计算设备中，所述方差计算设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的方差计算程序，并执行本发明实施例提供的方差计算方法。
57.本发明实施例提供了一种方差计算方法，参照图2，图2为本发明方差计算方法第一实施例的流程示意图。
58.本实施例中，所述方差计算方法包括以下步骤：
59.步骤s10：在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望。
60.应理解的是，在本实施例中的执行主体可以是流处理运算设备，该流处理员运算设备包括参数获取单元以及运算单元。参数获取单元可以对流处理过程中的运行参数相关的信息进行获取，然后利用运算单元根据获取到的参数计算目标值。
61.需要说明的是，在本实施例中，仅针对flink全局方差流式计算场景。前一处理周期的周期序号是指流处理运算过程中，前一处理周期对应的流处理完整运算的次数。例如实时流处理运算过程在前一处理周期已经完整的处理了七次数据，则前一处理周期对应的周期序号为七。运算参数的第一参数数学期望是指从流处理运算开始至前一处理周期的参数运算过程中，运算参数的平均值。运算参数平方的第一平方数学期望是指从流处理运算开始至前一处理周期的参数运算过程中，运算参数平方的平均值。
62.易于理解的是，flink流处理方案中，每个周期可以计算得到该周期对应的参数数学期望以及运算参数平方的平方数学期望，当流处理运算到下一周期时，仅有当前处理周期内的运算参数相关的数据仍在存储，之前运算的其他周期内的参数均被覆盖或删除。例如当前处理周期为第七周期，则在计算第八周期内的运算参数时，仅存在第七周期内的数据可供使用，而第一至第六周期内的运算数据均已被覆盖。
63.需要说明的是，在流处理运算过程中，虽然前面周期内的运算参数相关的数据会被覆盖，但是基于前一处理周期的运算参数可以对前面周期序号的和值进行确定。例如根据前一处理周期运算后得到的第一参数数学期望与前一处理周期对应的周期序号可以确
定前n个周期内的运行参数和值。因此，在计算方差过程中，需要对前一处理周期内的运行参数相关的信息以及周期序号进行获取。
64.在具体实施中，可以根据前一处理周期运算过程中得到的数据集合中筛选出运算参数的第一参数数学期望以及运算参数平方的第一平方数学期望，然后根据流处理过程中的具体数据处理次数确定前一处理周期的周期序号。
65.步骤s20：基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值。
66.应理解的是，运算参数和值为前一处理周期以及之前周期内各运行参数求和后的数值。运算参数平方和值为前一处理周期以及之前周期内各运行参数平方后求和得到的数值。
67.在具体实施中，在确定前一处理周期的周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望的情况下，可以利用周期序号与第一参数数学期望计算出前一处理周期内各个运行参数求和后的运算参数和值。然后根据周期序号以及第一平方数学期望计算前一处理周期内各个运行参数平方求和后的运算参数平方和值。
68.步骤s30：获取当前处理周期的运算参数。
69.应理解的是，在确定当前处理周期的方差时，还需要获取当前处理周期内的运算参数，然后利用前面所有周期内的运行参数和值以及运行参数平方和值计算当前处理周期的方差。在当前处理周期的运算参数获取过程中，可以直接根据当前处理周期输入至流处理过程参数信息中的运算参数作为当前处理周期的运算参数。
70.步骤s40：根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。
71.在具体实施中，确定当前处理周期的运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值的情况下，可以确定当前处理周期参数期望，然后根据运算参数以及当前处理周期参数期望，采用方差运算公式确定当前处理周期运行参数的方差。
72.本实施例提供了一种方差计算方法，该方法通过在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；获取当前处理周期的运算参数；根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。在本实施例中，通过利用流处理过程中前一处理周期内的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值，然后结合当前处理周期的运算参数值计算当前处理周期运行参数的方差，实现了利用局部增量数据计算流处理过程中运行参数的方差。
73.参考图3，图3为本发明方差计算方法第二实施例的流程示意图。
74.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s40包括：
75.步骤s41：根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望。
76.应理解的是，第二参数数学期望为当前处理周期及之前所有周期内的运行参数的数学期望。在当期周期的运行参数以及前一处理周期的运算参数和值的情况下，可以直接
根据当前处理周期的运算参数以及前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的运算参数和值，然后结合当前处理周期对应的周期序号可以计算出当前处理周期的第二参数数学期望。
77.步骤s42：根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望。
78.需要说明的是，第二平方数学期望为当前处理周期及之前所有周期内的运行参数平方的数学期望。在当期周期的运行参数以及前一处理周期的运算参数平方和值的情况下，将所述当前处理周期的运算参数平方与前一处理周期的运算参数平方和值进行求和得到当前处理周期的运算参数平方和值，然后结合当前处理周期对应的周期序号可以计算出当前处理周期的第二平方数学期望。
79.步骤s43：基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差。
80.在确定所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望的情况下，可以基于方差的初始计算公式推导出第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与方差之间的目标运算公式，从而确定当前处理周期运行参数的方差。具体步骤如下：
81.步骤s431：获取方差计算的第一运算公式。
82.应理解的是，第一运算公式为方差的初始计算公式，该第一运算公式为：
83.d(x)＝e{[x-e(x)]2}，其中d(x)为方差，x为运行参数，e(x)为运行参数的数学期望。
[0084]
在具体实施中，该第一运算公式可以通过输入的方式或者存储提取的方式进行获取。
[0085]
步骤s432：基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式。
[0086]
其中，目标运算公式为当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的运算关系式。
[0087]
所述步骤s432中目标运算公式的确定具体包括：
[0088]
步骤s4321：基于所述第一运算公式确定各周期的参数数学期望、平方数学期望和所述方差之间的第二运算公式。
[0089]
应理解的是，第二运算公式为参数数学期望、平方数学期望与方差之间的运算关系式。将上述第一运算公式进行推导运算可得：
[0090]
d(x)＝e{[x-e(x)]2}＝e[x
2-2xe(x)+e(x)2]＝e(x)
2-e[2xe(x)]+e[e(x)2]；
[0091]
因此，d(x)＝e{[x-e(x)]2}＝e(x2)-2e(x)e(x)+e(x)2＝e(x2)-e(x)2；由此可得，第二运算公式：d(x)＝e(x2)-e(x)2。
[0092]
步骤s4322：根据所述第二运算公式确定周期序号、运行参数与所述方差之间的第三运算公式。
[0093]
可以理解的是，在确定上述第二运算公式的情况下，可以进一步的对第二运算公式进行分解，从而确定前一处理周期内周期序号、运行参数与所述方差之间的第三运算公式。
[0094]
具体实施为，由此可得第三运算公式：其中n为数据总条数，xi代表第i条数据。
[0095]
步骤s4323：利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二参数数学期望之间的第四运算公式。
[0096]
其中，第四运算公式为当前处理周期内当前处理周期序号、运行参数与所述第二参数数学期望之间的运算公式。基于上述第三运算公式进行递推，可得第四运算公式：
[0097]
步骤s4324：利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二平方数学期望之间的第五运算公式。
[0098]
此外，根据上述第三运算公式进行递推可得当前处理周期的当前处理周期序号、运行参数与所述第二平方数学期望之间的第五运算公式。所述第五运算公式为：
[0099]
步骤s4325：根据所述第三运算公式、所述第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式。
[0100]
将所述第四运算公式和第五运算公式代理第三运算公式可得，第六运算公式即目标运算公式：d
n+1
(x)＝e
n+1
(x2)-e
n+1
(x)2。
[0101]
根据所述目标运算公式可知，求方差d(x)无需依赖全局历史数据中各xi具体的数值，每次计算只需将上一步的en(x)还原为和值nen(x)，再加上当前值x
n+1
，即可获得当前的和值。en(x2)同理。
[0102]
由此可知，d
n+1
(x)只需依赖上一步的局部数据，en(x)、en(x2)以及n即可计算至下一步。实现了用上一步的值，局部增量计算下一步的值。
[0103]
步骤s43'：基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差。
[0104]
在确定目标运算公式的情况下，可以直接将en(x)、en(x2)以及n代入目标运算公式从而得到当前处理周期运行参数的方差。
[0105]
当然在具体实施中，还可以将所述目标运算公式封装为聚合算子，然后将所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望输入至所述聚合算子计算当前处理周期运行参数的方差。该目标运算公式的封装过程可以采用python封装的算子代码，进行自定义算子扩展。从而使方法的运算更加便捷，且算子的兼容性更佳。具体包括：
[0106]
def get_next_dx(n:int,ex:float,ex_square:float,x_next:float)-》float:
[0107]
n_next＝n+1
[0108]
ex_next＝(n*ex+x_next)/n_next
[0109]
ex_square_next＝(n*ex_square+x_next*x_next)/n_next。
[0110]
参考图4，图4为本发明方差计算方法第三实施例的流程示意图。
[0111]
基于上述第二实施例，在本实施例中，所述步骤s41包括：
[0112]
步骤s411：根据所述运算参数和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的运算参数和值。
[0113]
其中，所述当前处理周期的运算参数和值为当前处理周期及之前所有周期内的运行参数的和值。在具体确定过程中，可以将当前处理周期的运算参数与前一处理周期的运算参数和值进行叠加，从而得到当前处理周期的运行参数和值。
[0114]
步骤s412：基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号。
[0115]
应理解的是，在确定运行参数和值之后，还需要根据当前处理周期对应的周期序号确定当前处理周期的第二参数数学期望。
[0116]
在具体确定过程中，可以根据前一处理周期的周期序号通过自加的方式得到当前处理周期的周期序号。
[0117]
步骤s413：基于所述当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二参数数学期望。
[0118]
应理解的是，当前处理周期的运算参数和值与当前处理周期的第二参数数学期望成正比，比值为当前处理周期的周期序号。因此在确定所述当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号的情况下，可以直接根据当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号计算出当前处理周期的第二参数数学期望。
[0119]
所述步骤s42包括：
[0120]
步骤s421：根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的运算参数平方和值。
[0121]
其中，所述当前处理周期的运算参数平方和值为当前处理周期及之前所有周期内的运行参数平方的和值。在具体确定过程中，可以将当前处理周期的运算参数平方与前一处理周期的运算参数平方和值进行叠加，从而得到当前处理周期的运算参数平方和值。
[0122]
步骤s422：基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号。
[0123]
可以理解的是，在确定运行参数平方和值之后，还需要根据当前处理周期对应的周期序号确定当前处理周期的第二平方数学期望。
[0124]
在具体确定过程中，同样可以采用根据前一处理周期的周期序号通过自加的方式得到当前处理周期的周期序号。
[0125]
步骤s423：基于所述当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二平方数学期望。
[0126]
应理解的是，当前处理周期的运算参数平方和值与当前处理周期的第二平方数学期望同样成正比，比值为当前处理周期的周期序号。因此在确定所述当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号的情况下，可以直接根据当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号计算出当前处理周期的第二平方数学期望。
[0127]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有方差计算程序，所述方差计算程序被处理器执行时实现如上文所述的方差计算方法的步骤。
[0128]
参照图5，图5为本发明方差计算装置第一实施例的结构框图。
[0129]
如图5所示，本发明实施例提出的方差计算装置包括：
[0130]
参数获取模块10，用于在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；
[0131]
参数计算模块20，用于基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；
[0132]
所述参数获取模块10，还用于获取当前处理周期的运算参数；
[0133]
所述参数计算模块20，还用于根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。
[0134]
在一实施例中，所述参数计算模块20，还用于根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望；根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望；基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差。
[0135]
在一实施例中，所述参数获取模块10，还用于获取方差计算的第一运算公式；所述参数计算模块20，还用于基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式；基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差。
[0136]
在一实施例中，所述参数计算模块20，还用于基于所述第一运算公式确定各周期的参数数学期望、平方数学期望和所述方差之间的第二运算公式；根据所述第二运算公式确定周期序号、运行参数与所述方差之间的第三运算公式；利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二参数数学期望之间的第四运算公式；利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二平方数学期望之间的第五运算公式；根据所述第三运算公式、所述第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式。
[0137]
在一实施例中，所述参数计算模块20，还用于将所述目标运算公式封装为聚合算子；将所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望输入至所述聚合算子计算当前处理周期运行参数的方差。
[0138]
在一实施例中，所述参数计算模块20，还用于根据所述运算参数和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的运算参数和值；基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；基于所述当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二参数数学期望。
[0139]
在一实施例中，所述参数计算模块20，还用于根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的运算参数平方和值；
[0140]
基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；
[0141]
基于所述当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二平方数学期望。
[0142]
本发明方差计算装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0143]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而
且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0144]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0145]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干事件用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0146]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种方差计算方法，其特征在于，所述方差计算方法应用于车辆app实时流处理，所述方差计算方法包括：在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；获取当前处理周期的运算参数；根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。2.如权利要求1所述的方差计算方法，其特征在于，所述根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差，包括：根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望；根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望；基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差。3.如权利要求2所述的方差计算方法，其特征在于，所述基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差，之前还包括：获取方差计算的第一运算公式；基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式；相应的，所述基于所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望计算当前处理周期运行参数的方差，包括：基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差。4.如权利要求3所述的方差计算方法，其特征在于，所述基于所述第一运算公式确定当前处理周期内第二参数数学期望、所述第二平方数学期望与当前处理周期的方差之间的目标运算公式，包括：基于所述第一运算公式确定各周期的参数数学期望、平方数学期望和所述方差之间的第二运算公式；根据所述第二运算公式确定周期序号、运行参数与所述方差之间的第三运算公式；利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二参数数学期望之间的第四运算公式；利用所述第三运算公式递推当前处理周期的周期序号、运行参数与所述第二平方数学期望之间的第五运算公式；根据所述第三运算公式、所述第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式。5.如权利要求4所述的方差计算方法，其特征在于，所述根据所述第三运算公式、所述
第四运算公式和所述第五运算公式推导所述目标运算公式，之后还包括：将所述目标运算公式封装为聚合算子；相应的，基于所述第二参数数学期望、所述第二平方数学期望和所述目标运算公式计算当前处理周期运行参数的方差，包括：将所述第二参数数学期望和所述第二平方数学期望输入至所述聚合算子计算当前处理周期运行参数的方差。6.如权利要求2所述的方差计算方法，其特征在于，所述根据所述运算参数值和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的第二参数数学期望，包括：根据所述运算参数和所述前一处理周期的运算参数和值确定当前处理周期的运算参数和值；基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；基于所述当前处理周期的运算参数和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二参数数学期望。7.如权利要求2所述的方差计算方法，其特征在于，所述根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的第二平方数学期望，包括：根据所述运算参数值和所述第一运算参数平方和值确定当前处理周期的运算参数平方和值；基于所述前一处理周期的周期序号确定当前处理周期的周期序号；基于所述当前处理周期的运算参数平方和值以及所述当前处理周期的周期序号确定当前处理周期的第二平方数学期望。8.一种方差计算装置，其特征在于，所述方差计算装置包括：参数获取模块，用于在车辆app实时流处理过程中，获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；参数计算模块，用于基于所述周期序号、所述第一参数数学期望和所述第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；所述参数获取模块，还用于获取当前处理周期的运算参数；所述参数计算模块，还用于根据运算参数、所述前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。9.一种方差计算设备，其特征在于，所述方差计算设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的方差计算程序，所述方差计算程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方差计算方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有方差计算程序，所述方差计算程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方差计算方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种方差计算方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取前一处理周期对应的周期序号、运算参数的第一参数数学期望和运算参数平方的第一平方数学期望；基于周期序号、第一参数数学期望和第一平方数学期望还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值；获取当前处理周期的运算参数；根据运算参数、前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值计算当前处理周期运行参数的方差。在本发明中，通过利用流处理过程中前一处理周期内的运算参数还原前一处理周期的运算参数和值以及运算参数平方和值，然后结合当前处理周期的运算参数值计算当前处理周期运行参数的方差，实现了利用局部增量数据计算流处理过程中运行参数的方差。理过程中运行参数的方差。理过程中运行参数的方差。


技术研发人员：马豪阳
受保护的技术使用者：浙江吉利控股集团有限公司
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/6