81、业务流程中活动持续时间的估计与特征分析及模糊建模方法

业务流程中活动持续时间的估计与特征分析及模糊建模方法

在业务流程和医疗数据处理中，活动持续时间的估计以及数据聚类建模是重要的研究方向。下面将详细介绍相关的方法和实际应用案例。

业务流程活动持续时间估计

为了估计用户活动的持续时间，提出了三种不同的假设：
1. 假设 1 ：假设在一个时间槽内执行的所有用户活动具有相同的持续时间。用户活动的估计持续时间由时间槽长度（Δts）与执行活动的数量（#a）之比给出，即：
[
\Delta t^{ } {a} = \frac{\Delta t {s}}{#a}
]
此公式意味着估计后活动之间没有死时间，因为整个时间槽长度都分配给了用户活动。不过，可以使用时间槽长度的一部分（αΔts）进行估计来放宽这个定义。
2. 假设 2 ：假设用户活动的开始事件被正确记录，并且一个用户活动在接下来的用户活动开始时立即结束。用户活动的原始结束日期设置为下一个活动的开始日期。如果被估计的活动是时间槽中的最后一个活动（i = h），其新的结束日期设置为 tn。估计后每个时间槽中的死时间量由第一个用户活动的开始时间与第一个系统活动的结束时间之差给出。
[
\Delta t^{ } {a {i}} =
\begin{cases}
t_{s,i + 1} - t_{s,i} & \text{if } i < h \
t_{n} - t_{s,i} & \text{if } i = h
\end{cases