TimesNet:清华大学软件学院机器学习组研究出的时序数据分析模型,可解决预测、分类、检测等任务。 团队:github.com/thuml 介绍:github.com/thuml/TimesN 代码:github.com/thuml/Time-S 论文:openreview.net/pdf? 教程:github.com/thuml/Time-S 文章 论文解读 ——TimesNet 模型-CSDN博客TimesNet 代码阅读_times...
时间序列适合的存储模型—LSM LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)是比较通用的适合时间序列数据模型的存储结构。 其架构图大致如下: 1、数据写入先写入WAL(write ahead log),防止数据丢失。 2、数据写入内存的memtable,当memtable达到一定大小,转化为immutable,immutable不可写。 3、immutable刷入磁盘,刷入磁盘时进行格...
在上篇《【万字干货】OpenMetric与时序数据库存储模型分析(上)》文章中,我们了解了时序数据模型的相关知识内容,接下来为大家分析当下主流TSDB及云厂商在书序数据模型方面的最新动态。 主流TSDB分析 InfluxDB InfluxDB[9]是一个一站式的时序工具箱,包括了时序平台所需的一切:多租户时序数据库、UI和仪表板工具、后台处...
【新智元导读】大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的泛化性与可扩展性 时间序列提供了数据随时间变化的视角,对于理解...
opentsdb依赖hbase,opentsdb建立了4张表存储数据: tsdb: 存储实际的时序数据 tsdb-uid: 存储 name 和 uid 的相互映射关系,也就是给字符串的键、值映射成数值,包括 metric、tagk、tagv tsdb-meta: 元数据表:用来存储元数据 tsdb-tree: 树形表 真实的数据存在tsdb上,rowkey的设计是``[salt]<metric_uid>[…...
各TSDB的对比分析揭示了在数据库逻辑组织、管理、存储，以及数据点的定义与存储方式上的异同，强调了标签（tags）在时序数据模型中的重要性。OpenMetric作为指标规范，侧重于数据点的细节管理，而时序数据库聚焦于数据存储与处理的高效性。通过理解以上内容，用户能够更直观地选择适合自身业务场景的时序数据库...
在时序数据分析中,平稳性检验和模型拟合是两个关键的步骤。本文将介绍平稳性检验和模型拟合的基本概念、方法和应用。 一、平稳性检验 平稳性是指时间序列数据的统计特性在不同时间段内保持不变。平稳性检验是为了确定时间序列数据是否满足平稳性的要求。常用的平稳性检验方法有ADF检验(Augmented Dickey-Fuller test)和...
在对时序数据进行分析之后,我们常常需要对数据进行预测和建模。预测模型可以帮助我们根据过去的数据预测未来的趋势和变化。Matlab中提供了多种预测模型,如自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)等,可以根据数据的特征选择合适的模型进行预测。此外,Matlab还提供了支持向量回归(SVR)、人工神经网络(...
ARMA模型算法: ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法,是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理,从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。 N个自由度的线性系统激励与响应之间的关系可用高阶微分方程来描述,在离散时间域内,该微分方程变成由一系列不...
其中,基于时序数据的人工智能模型构建与分析是AI领域中一项重要而具有挑战性的任务。时序数据是指按时间顺序排列的数据,如股票价格、气象数据、生物信号等。本文将探讨基于时序数据构建和分析人工智能模型的方法和应用。 一、时序数据特点 时序数据具有以下特点: 1. 时间相关性:时序数据中各个样本之间存在时间上的相关性...