时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。 时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： ？ 时间序列数据的定义及其重要性。 ？ 时间序列数据的预处理步骤。 ？ 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义：
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）； 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
本文主要研究风力涡轮机叶片结冰检测（ID）的数据驱动方法。鉴于传感器技术在风力涡轮机中的广泛应用，这种数据驱动的ID方法变得越来越突出。然而，目前的方法存在不足，特别是在确认多元传感器数据的结构特性和区分结冰阶段方面，这两个方面对识别故障模式都至关重要。为了弥补这些差距，我们提出了一种用于刀片ID的时空注意力孪生网络（SN）。该模型采用孪生网络架构，在类不平衡的情况下进行高效的少镜头学习。它独特地结合了图注意力网络和门控递归单元，用于从传感器数据中提取时空特征。这种设计不仅承认了数据的空间结构，而且清楚地识别了与各种结冰阶段相关的特征。使用来自监控和数据采集系统的实际传感器数据验证了STASN的功效。结果证明了SN识别不同结冰阶段特征的能力及其在早期结冰预测中的潜力。这项研究强调了SN在为叶片结冰提供先进、灵活的故障警报方面的实用性，代表了风力涡轮机维护和安全方面的重大进步。
考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究，本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度，解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同，该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释，并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度，本研究结合了非平稳集，以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测，以有效应对长期预测挑战。此外，本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本，称为SLG-AHA，以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性，显示了其优越的预测精度和稳定性。
作为加工业的代表，水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而，由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性，很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络（SWDC-CNN）的数据驱动预测方法，以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性，以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构，减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机（SVM）、极限梯度提升（XGBoost）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门递归单元（GRU）等优秀模型。实验结果表明，所提出的SWDC-CNN模型性能良好，预测精度最高，能够满足预期要求。
尽管基于深度学习的时间序列预测研究正在各个行业积极开展，但深度学习技术对于没有计算机科学专业的研究人员来说仍然有很高的进入门槛。本文介绍了使用基于深度学习的模型进行时间序列预测的教程。介绍了时间序列数据预测的全过程——从数据采集到预测结果评价。通过使用1D-CNN和BiLSTM模型预测韩国济州岛峰值电力需求和系统边际价格的实例，展示了每个步骤的细节。在济州岛，2021年可再生能源在总发电量中的比例提高到67%，需要更准确的电力需求预测。因此，使用2018年2月808天的培训数据，预测了未来21天的电力需求和SMP。为了让读者更容易理解，该示例仅使用开放的公共数据，整个Python源代码通过GitHub存储库共享。WRMSSE计算的预测误差为0.42的电力需求和0.63的SMP最大值。WRMSSE值小于1意味着预测相对较好，即优于天真的预测。本教程不仅限于能源行业，还可用于任何需要时间序列数据预测的应用程序。这篇文章有望对需要了解使用深度学习进行时间序列预测的过程并将其应用于行业的研究人员有很大帮助。
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