ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个概念。ARIMA模型可以用来对具有一定趋势和季节性的时间序列数据进行建模和预测。ARIMA模型的名称来源于其主要的组成部分：AR、I和MA。AR（自回归）：自回归是指将过去时刻的观测值作为预测当前时刻的值的线性组合。具体来说，AR模型使用了过去时刻的p个观测值，其中p是AR模型的阶数（orde
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2024-08-18 13:03:24
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CNN or RNN（LSTM） 一、背景这次项目是导师的一个课题，大概需求是在工厂内，有许多生产设备，其设备的产出率与利润直接挂钩。因此，保证设备稳定的高产率是节约成本、提高利润的重要工作。而通常管理设备、依照当前状态，实时调整电压、电流等各相关指数通常是由专业技术人员负责，培养一个专业调控人员的成本是很高的，因此就需要一个模型能够代替人工对设备进行实时相控以保证高产率。在本
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2024-08-03 15:33:06
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第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网络模型，并且是基于数据的回归问题进行阐述与解析，不涉及图像、文本等应用场景的介绍。首先是引入库引入库：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.kera
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2024-03-26 11:45:06
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作者 | Vachel回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（Y）和自变量（X）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等等。回归分析衡量自变量对因变量Y的影响能力，进而可以用来预测因变量的发展趋势。本文为大家描述时间序列的回归方法。简单来说，时间序列的回归分析需要我们分析历
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2024-05-10 09:56:37
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1.java垃圾回收算法实现原理，有两种，一个是引用计数法，一个是引用可达法。 引用计数法，每个对象有一个专门的空间维护一个引用计数器，当该对象被引用时，计数器加一，引用消失时则计数器减一，当该对象引用数为0时则回收该对象。这个算法有一个好处就是可以及时回收废弃的对象，而不用等到空间占满后在统一回收，但是其无法解决循环引用的情况。 而引用可达性分析法，则是选取一个root节点，通过该节点是否能够遍
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2024-10-08 10:45:14
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（记录下自己第一次独立解决一个问题，至于结果嘛，呵呵呵） 本文的目的是用统计学的方法预测一组数据 经过对数据简单的观察与分析及查阅多方资料，最终选用SARIMAX模型进行预测。（过程还算艰辛吧，这个问题一共做了不到半个月?。） step1:准备数据 关于数据这个问题呢，我一直就觉得没啥好说的。原因在于既然是想做数据的预测，就说明手里是有一份数据的，是想通过这份数据得出一些东西。至于想找一堆数据来验
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2024-03-28 10:55:31
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背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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目录传统时序建模自回归模型（Autoregressive model，简称AR）移动平均模型（Moving Average model，简称MA ）自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model，简称ARMA）差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average mod
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2024-05-10 10:42:22
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IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution&nbs
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2023-07-28 22:09:12
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时序数据库时序数据库(Time Series Database，TSDB) 全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据通过 DB-Engines网站排名， 可以看到很多时序数据库1、时序数据的主要数据属性（1）每个数据点都包含用于索引、聚合和采样的时间戳。该数据也可以是多维的和相关的
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2023-12-12 16:14:30
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时序验证则是采用时序分析等方法验证设计是否满足时序收敛，这些时序检验工作包括反向标定(back-annotation)、时序与功耗的检验、时序与信号完整性的检验和当代低功耗纳米先进设计中的“多模式多端角”(MMMC，multi-mode multi-comer)检验。一、反向标定
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2024-03-19 07:06:32
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摘要：TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大
产品简介TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少
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2023-12-13 21:40:07
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作者：蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
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2023-11-19 17:50:43
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目录1、工业时序数据的定义及作用2、工业时序数据的典型特点3、工业时序数据库与传统数据库的比较4、工业时序数据库基本要求5、工业时序数据处理面临的挑战6、时序数据处理工具（系统）需具备的功能7、时序数据处理流行工具8、工业时序数据的应用8.1 智慧工厂智能应急指挥和融合通信调度8.2 设备智能运维随着工业物联网的快速发展，工业企业在生产经营过程中会采集大量的数据，并进行实时处理
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2024-02-05 00:39:14
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数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝；2、
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2023-11-13 14:06:38
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前言：如题。直接上手撸，附带各种截图，就不做介绍了。1、influxDB的官网下载地址 https://portal.influxdata.com/downloads/打开以后，如下图所示，可以选择版本号，以及平台。此处咱们选择windows平台。不过此处没有实际的可以下载的地方，着实比较过分，不过咱们可以另辟蹊径。 2、直接下载。具体地址如下，2.3.0是版本号：https
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2024-05-21 15:57:56
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一、什么是时序型数据库时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一
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2024-05-13 23:00:44
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