鉴于现有剩余时间预测模型所采用的离线构建方式周期长、更新速度慢，在流式事件分析中容易老化，提出一种在线预测模型的构建及剩余时间预测方法。融合多种抽象机制得到复合变迁系统作为预测模型，设计了增量式预测模型学习算法，以保证模型的实时性；基于统计理论定义预测信度，给出基于预测信度的剩余时间预测算法，采用轨迹回顾机制增强模型的预测能力；定义波动性衡量预测结果在时间维度上变化的幅度；通过在多个公开数据集上与已有方法对比，表明所提方法在预测准确性和波动性上均具有明显的优势。
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