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原创|行业资讯|编辑:陈俊吉|2016-11-29 09:57:40.000|阅读 609 次
概述:时间序列数据是一个物体或多个物体随着时间不断产生的数值序列。比如:从智能电表中获得月电度使用量;每日股票的价格和交易量;ECG(心电图);地震仪,网络性能数据等等。时间序列数据一定基于时间顺序,这个顺序是所有时间分析算法的基础。IBM Streams时间序列工具包(TimeSeries Toolkit),可以用来预处理、分析和建模时间序列数据。
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时间序列数据是一个物体或多个物体随着时间不断产生的数值序列。比如:从智能电表中获得月电度使用量;每日股票的价格和交易量;ECG(心电图);地震仪,网络性能数据等等。时间序列数据一定基于时间顺序,这个顺序是所有时间分析算法的基础。时间序列工具包(TimeSeries Toolkit),可以用来预处理、分析和建模时间序列数据。
在里,时间序列数据有三种主要类型的处理方法:
这个工具包还提供一系列函数来自动生成以测试和验证为用途的时间序列数。以下对该工具包的具体功能:
1. 分析模块具有以下Operator(对时间序列数据流进行连续运算)
2. 分析模块具有以下函数(对单个时间序列值进行运算)
3. 距离模块具有以下函数(对单个时间序列值进行运算)
4. 数据生成模块具有以下函数Operator(自动生成时间序列数据流)
5. 数据生成模块具有以下函数
6. 建模模块具有以下函数Operator((对时间序列数据流进行连续运算)
Streams TimeSeries 工具包通过许多操作符进行了完善,能够建立预报、跟踪、回归和预测模型。在一些真实场景中,输入时间序列可能更改它的频率范围或者可能不断造成干扰,或者开始丢失数据。使用这些质量糟糕的数据来构建模型可能导致糟糕的性能。因此,在数据质量下降时,必须执行重新构建模型或暂停更新模型参数的过程。而在运行时这么做是一大挑战。
TimeSeries 工具包的建模操作符通过使用一个控制端口来接受特定的控制信号,促进了模型的再培训、暂停或恢复。一旦在输入数据中检测到异常或变更,就可以向建模操作符发送控制信号,让其更改其行为。但是,这个控制信号应与所监视的数据同步,否则会导致模型中异常数据泛滥。例如,控制信号的细微延迟可能导致对坏数据进行模型培训。在流环境中,控制这一延迟非常棘手,因为无法保证控制信号和数据在操作符之间的移动速度。
可以考虑预报某个区域的电力使用情况的示例。在模型构建周期中,必须忽略小电力故障,否则可能在预报期间产生失真的结果。小故障或超出范围的数据需要丢弃,控制端口特性可帮助实现此目的。Streams可以将控制信号的检测和提交与用于模型学习的数据进行同步。
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