序列数据

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Apache TsFile中的短时间序列分组压缩及合并方法
《软件学报》2025年第3期941-961,共21页刘星宇 宋韶旭 黄向东 王建民 
国家重点研发计划(2021YFB3300500);国家自然科学基金(62232005,62021002,62072265,92267203);国家电网公司总部科技项目(5700-202435261A-1-1-ZN)。
时间序列数据在工业制造、气象、电力、车辆等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的发展.越来越多的数据库系统向云端迁移,端边云协同的架构也愈发常见,所需要处理的数据规模愈加庞大.在端边云协同、海量序列等场景中,...
关键词：数据压缩 时间序列数据 数据库 工业物联网 
基于时序Sentinel-2数据的江汉平原养殖池提取
《自然资源遥感》2025年第1期169-178,共10页陈志洋 毛德华 王宗明 林楠 贾明明 任春颖 王铭 
国家自然科学基金重点项目“全球湿地遥感分类方法研究”(编号:42330109)资助。
近年来,水产养殖业的迅速发展引发了一系列的生态环境问题。江汉平原作为我国最重要的淡水养殖基地之一,研究其养殖池变化对我国的生态保护至关重要。因此,该文面向江汉平原区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)与Sentinel-...
关键词：江汉平原 内陆养殖池 K-MEANS 时间序列数据 Google Earth Engine 
多模型融合的时间序列数据预测方法
《西安邮电大学学报》2025年第1期115-122,共8页张建勋 胡少杰 芦丽旭 潘禹江 
中国高校产学研创新基金项目(2021FNA04016);天津市教委科研计划项目(2020KJ113);天津市哲学社会科学规划研究项目(TJYJ20-019);天津职业技术师范大学科研启动项目(KYQD202002)。
针对长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测滞后性和过度依赖数据的问题,提出一种多模型融合的时间序列数据预测方法。该方法在融合经验模态分解和自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Mod...
关键词：经验模态分解 自回归移动平均 长短期记忆神经网络 注意力机制 时间序列数据预测 
基于BPNN的混合ARIMA时间序列数据预测模型
《信息技术与信息化》2025年第1期102-105,共4页徐海洋 邓文文 李彤 
传统的时间序列预测模型具有较好的稳定性和可解释性,但也存在一些问题,一方面是对于非线性时间序列的适应能力不足,另一方面是对于具有季节性变化的时间序列的适应能力不足,需要通过差分操作消除时间序列的趋势和季节性,但这种方法存...
关键词：深度学习 卷积神经网络 时间序列数据 短期预测 预测模型 
深度学习在钢结构货架变形预测中的应用研究
《山西建筑》2025年第2期28-32,43,共6页魏来 张雅晨 潘健 胡一清 
“数字周岗”改造工程建设项目(编号:823140816)。
随着工业化和物流行业的发展,钢结构货架在仓储和物流系统中越来越重要,因此准确预测其变形至关重要。文章介绍了一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的预测算法,该算法利用时间序列数据,通过深度学习模型进行训练,能够更...
关键词：自动化监测 深度学习 时间序列数据 双向长短时记忆网络与注意力机制(BiLSTM-Attention) 
基于LSTM的东曲矿机电设备温度状态预测模型研究
《山东煤炭科技》2025年第1期87-91,共5页赵伟丽 
针对东曲矿采煤机电设备运转时间长,工作环境恶劣,导致机器设备故障频发,传统方法通过实时温度监测的数据来反映设备工作状态,但鉴于温度为滞后指标,设备在参数异常前就已经故障,无法达到预防目的,提出使用长短期记忆神经网络(LSTM)模...
关键词：煤矿机电设备 温度监测 时间序列数据 LSTM 
黔南州水电服务高影响气象因子的长序列数据自动化分析——基于Python的数据处理方法
《农业灾害研究》2024年第12期106-108,共3页苟松 梁恒飞 邱华 韦睿 田端 
黔南州水资源丰富,全州境内水电企业广布,水电市场潜力巨大。但各家水电企业的发电计划和洪峰预测仍是基于各厂积累的人工经验进行推测的传统预测模式。在近年黔南整体少雨、气象灾害偏高发的复杂气象环境条件下,再根据经验进行推测、...
关键词：来水预报 发电计划 高影响气象因子 长序列气象数据 
基于电压序列相似性的户变关系与相别识别
《现代电力》2024年第6期1052-1059,共8页楚成博 朱丽萍 方磊 樊清川 吴蓉 袁捷 
随着低压配电网的改造升级,台区户变关系变化频繁,为解决时有发生的用户台区挂错现象,提出一种利用改进的基于密度的点排序识别聚类结构(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)的台区户变关系识别和相别识别方...
关键词：户变关系 相别识别 时序序列数据 特征提取 自适应分段聚合近似 基于密度的聚类算法 
矩阵因子模型在宏观经济数据填补中的运用:一种算法新探
《南宁师范大学学报（自然科学版）》2024年第4期23-36,共14页林欣雨 戴翔 孙侨兵 
国家社会科学基金重大项目“中国式现代化的统计监测评价问题研究”(23&ZD036)。
随着大数据技术的飞速发展,高维数据的缺失问题变得愈发显著,尽管如此,针对这一问题的研究仍然为准确识别并妥善处理数据存储和采集中出现数据缺失问题,基于矩阵因子模型的缺失数据填补算法,在保证矩阵时序数据结构的完整性的同时,可利...
关键词：矩阵因子模型 宏观经济 矩阵时间序列数据 缺失值填补 动态交互作用 
基于时间序列数据挖掘的常规机组爬坡性能估计
《山东电力技术》2024年第12期53-60,共8页刘恩仁 高嵩 白卓 杨子江 李乐蒙 李军 
国家自然科学基金项目(62273214);国网山东省电力公司电力科学研究院自主研发项目(520626230084)。
随着新能源发电并网规模以及电网负荷峰谷差的不断扩大,电网电力平衡难度日益增加。火电等常规机组的爬坡性能是电网调节机组出力、维护电力平衡的重要参数。提出一种基于时间序列数据挖掘的常规机组爬坡性能估计方法。首先,利用均值变...
关键词：常规机组 爬坡性能 密度峰值挖掘 线性回归分析 
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