时间序列数据相关论文
工业生产中,基于监控与数据采集系统获取的大量数据中包含丰富的工业过程历史信息,这些信息能够反映工业过程具体运行情况和出现的......
在健康中国战略背景下，体育产业和健康产业的关联和融合对于体育产业转型升级和健康中国建设具有积极作用。运用文献资料法和计量经......
科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林......
交通行业当前正处于数字化转型的上升期,大数据分析技术的大规模运用使得城市的交通管理向大数据时代迈进。聚类算法作为大数据分......
文章根据全国和上海市1980—2020年两种完全不同人口变化规律的时间序列数据，采用自回归分析法，确定了3个预测因子，分别建立投影寻踪......
为精确预测河流水质中的铵离子（NH+4）浓度，针对某公开水质数据进行了研究，提出了一种基于时间序列对抗生成网络（TimeGAN）、卷积神经网络（C......
根据中国国家统计局的数据,全国民用汽车和私人汽车拥有量每年都在持续快速增长。而高速公路的建设速度远远跟不上汽车拥有量的增......
风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源，然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨......
在核电领域,时间序列数据主要是核电厂内的各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据,一般来讲,时序数据主要来源于PI数......
为满足现代飞机对燃油测量精度以及稳定性的需求，对飞机燃油测量领域进行探索，提出了一种基于时间序列的飞机燃油测量方法，将燃油数据......
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响，提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网......
时间序列数据是一种重要的结构化数据,对其进行可视化能够帮助用户更加直观地探索它,寻找其潜在的规律。目前,关于时序数据可视化......
随着我国城市化的快速推进以及城市汽车保有量的增加,网约车逐渐进入人们的视野并迅速崛起。网约车的出现给城市居民生活带来便利......
区块链技术处于发展初期,无论是底层技术还是监管手段都需要不断完善。当前,Hyperledger Fabric区块链缺少低成本、开源的监控管理......
客流量预测是城市轨道交通网络研究的重要内容.在对地铁车站客流数据处理的基础上,建立了基于自回归移动平均模型(ARIMA)和长短期......
利用时间序列遥感数据可以提高森林生物量估测精度和估测生物量动态变化,为森林碳储量和气候变化研究提供更为精确的反演基础.文中......
时间序列分析是处理动态数据常用的方法,可以反映出当前对象的发展趋势。时间序列故障数据反映出随着时间的变化对象的故障变化的......
当前,心理健康问题凸显,对个体的心理特征进行及时有效的识别具有重大意义。然而传统的心理测量方法具有侵扰性、低效率等特点,无......
城市轨道交通牵引能耗占系统整体能耗的40％～60％.车载能耗计量装置记录了大量时间序列形式的牵引能耗数据,其能耗模式和异常分析对城市......
交通领域下的时间序列数据(time series data)是指某一时间段下顺序采集到的数据，它通常用于客观地描述和记录车辆行驶过程中的某一......
多元时间序列广泛存在于金融、气象、航天等社会生产和生活中，时间序列的分析具有重要的研究和应用价值。本文研究分析多元时间序列......
无线通信的快速发展、业务需求量的激增使得蜂窝网络中消耗的能量迅速增长，高能耗带给企业的高昂运行成本问题日益突出，另外高能耗导......
随着经济全球化进程的不断深化，逐渐开放的中国经济在各个产业领域都面临着越来越激烈的国际竞争。电影作为一门现代视听艺术，其创作......
随着科技的进步，GNSS技术在社会生活与各科学领域中扮演着至关重要的角色。然而，GNSS接收机测量信号从发射到接收机接收的的过程中，会......
自改革开放以来，我国经济态势持续向好，人民的获得感不断加强，但与经济发展同步存在的收入不平等问题依然严峻。农村中拥有较多知识和......
随着社会经济的持续发展和城市化进程的加快，公众出行以及货物运输需求不断增加，高速公路供需矛盾日益突出，致使交通拥堵、交通安全等......
通常的数据融合算法都是对传感器数据在同一时间不同空间的特征进行融合。其中,深度卷积神经网络(DCNN)融合性能突出,通过多个卷积......
本文的主要研究内容如下。1、本文针对时序数据的相似性挖掘，首先介绍了相似性以及欧几里德距离空间的基本概念和目前使用较为广泛......
摘要：在数据库中发现知识(KDD)是当今国际人工智能和数据库研究的新兴领域，对于时间序列数据的挖掘是其中重要的研究课题之一。本文......
本文主要对非平稳时间序列建模问题进行研究。首先，对建模的方法进行比较，通过实验确定采用具有全局最优解和较好泛化推广能力的支持......
本文旨在研究针对时间序列数据的模式数据挖掘的理论、方法和实际应用，并针对地震数据的特点研究适合于地震时间序列数据的挖掘算法......
时间序列数据普遍存在于生活中各个方面的应用领域中。一般的,时间序列数据是一个包含时间戳及数值的有序序列。近年来随着传感网......
时间序列数据分布广泛,长期以来,不同领域时间序列数据大量积累,对时间序列的数据挖掘逐渐得到关注。本文以公共的股票数据组成的......
时间序列数据是一类重要的复杂数据对象,广泛存在于自然现象和社会经济等领域中。应用数据挖掘技术分析时间序列数据能够发现时间......
随着高通量蛋白质组学、微阵列技术和生物信息学技术的发展，一个新的学科“系统生物学”应运而生，它的目标是从系统的层次上理解生物......
时间序列数据广泛地存在于生产生活的各个方面，其反映了事物不易直接观察的内部状态。与传统分类有所不同，时间序列分类过程中各个属......
金融时间序列数据具有非线性、非平稳、高噪声等复杂特征,且随着移动互联网、人工智能的快速发展,海量结构化与非结构化数据不断产......
随着互联网技术的不断发展,各种Web应用系统如雨后春笋般在互联网中大量涌现。同时,随着智能手机、平板电脑与浏览器的广泛使用以......
近年来,高采样率时间序列数据在实时或高性能计算场景中的数据量呈现爆炸式增长,而且需要持久化存储以免数据丢失引起错误的分析结......
近年来物联网的发展加速了互联网接入设备数量的提升,这些接入设备每天都会产生大量的多模态时序数据。相对于单模态数据,多模态数......
在学习了时间序列数据相关的知识后,本文选取了有关时间序列数据的问题进行学习研究,所以本文主要内容为对国内保险保费收入数据的......
农民问题是“三农”问题的核心,促进农民增收又是解决农民问题的关键.本文以实证方式研究江西省财政支农支出对当地农民增收的作用......
城市交通时间序列模式识别主要基于距离计算和特征提取两种方法,但前者结果受到时间序列非线性特征的影响,后者难以提取多时间段Sh......
技术溢出效应被广泛视为内资企业从外国直接投资(FDI)中获益的主要渠道，也是FDI促进东道国经济发展的主要载体。本文基于Borens......
预测是人们依照历史信息对未来进行的推测与预期，合理、准确的预测是人们提出恰当、合理决策的基础与保证。学术与工程实践领域里，对......
