一种建模的时间序列预测方法技术

本发明专利技术公开了一种建模的时间序列预测方法，涉及时间序列数据分析预测技术领域，包括对识别建模过程中的数据净化技术进行建立；采用分布式架构对管理结果进行处理，通过数据流与更新后的情景模型之间的差异进行对比，调整预测流程；根据智能预测辅助平台定制预测方案。本发明专利技术不仅解决了现有技术中数据处理复杂和效率低下等问题，还为用户提供了一个灵活和强大的工具，以应对不断变化的市场需求，极大提升了决策支持的有效性和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及时间序列数据分析预测，特别是一种建模的时间序列预测方法。

技术介绍

1、随着信息技术的迅猛发展和数据量的爆炸性增长，现代社会对精准预测的需求日益增加，各行各业都在寻求更高效、更准确的方法来对未来进行预测，以支持决策制定过程，特别是在金融、气象、医疗健康、交通管理等领域，时间序列数据分析的重要性尤为突出。

2、当前，面对复杂多变的数据环境，传统的分析手段在准确性上面临挑战，无法满足现代社会对于高精度预测的需求，尽管当前的时间序列预测技术已经取得了一些进展，但仍存在一些不足之处，例如，在处理复杂和快速变化的数据时，现有技术往往难以保持高度的准确性；同时，当面对大规模数据集时，这些方法可能会遇到效率问题，导致无法及时得到预测结果，此外，为了获得较好的预测效果，现有的技术通常需要耗费大量的时间和资源进行调整和优化，这限制了其广泛应用的可能性。

技术实现思路

1、鉴于现有的建模的时间序列预测方法中存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术针对传统的分析手段在准确性上面临挑本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种建模的时间序列预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述数据净化技术包括环境感知数据识别、数据净化和时间序列数据建立；

3.如权利要求2所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述对识别建模后建立的数据进行管理包括根据建立的动态调整数据净化技术，对时间序列数据进行跨节点数据分割，引入数据同步机制，对跨节点数据分割的时间进行同步；

4.如权利要求3所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述分布式数据流管理包括针对分割后的数据，实施分布式存储方案，通过智能分配存储位置，平衡各节点的存储压力；<...

【技术特征摘要】

1.一种建模的时间序列预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述数据净化技术包括环境感知数据识别、数据净化和时间序列数据建立；

3.如权利要求2所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述对识别建模后建立的数据进行管理包括根据建立的动态调整数据净化技术，对时间序列数据进行跨节点数据分割，引入数据同步机制，对跨节点数据分割的时间进行同步；

4.如权利要求3所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述分布式数据流管理包括针对分割后的数据，实施分布式存储方案，通过智能分配存储位置，平衡各节点的存储压力；

5.如权利要求4所述的建模的时间序列预测方法，其特征在于：所述根据外部环境变化更新情景模型包括部署环境监控工具；

6.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢宇轩，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：