【摘 要】
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为了应对大数据时代下的时间序列分解问题,基于分布式内存计算框架Spark,提出了一种并行的时间序列分解模型。模型首先将完整的时间序列切分成一系列的时间子序列,通过对时间
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,轨道交通工程信息化国家重点实验室（中铁第一勘察设计院）
【基金项目】
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中铁第一勘察设计院集团有限公司轨道交通工程信息化国家重点实验室开放课题No.SKLK16-04;四川省科技服务业示范项目No.2016GFW0167;四川省软科学研究计划资助项目No.2016ZR0034~~
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为了应对大数据时代下的时间序列分解问题,基于分布式内存计算框架Spark,提出了一种并行的时间序列分解模型。模型首先将完整的时间序列切分成一系列的时间子序列,通过对时间子序列两端冗余数据的方式保护内部数据免受端点数据污染;然后将带有冗余的时间子序列分发给Spark集群的计算节点,每个节点使用时间序列分解算法对时间子序列进行处理;最后去除分解结果的冗余部分,再将其合并。针对模型实例进行实验,结果证明了该模型可以高效准确地分析大规模时间序列。
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