开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

颤振中的非连续时间序列

是指在颤振现象中，所观测到的时间序列数据是非连续的。颤振是一种机械系统中的自激振动现象，其特点是振幅不断增大，最终导致系统的破坏。

在非连续时间序列中，数据点之间存在间隔，这是由于颤振现象的特性决定的。这种非连续性使得对颤振进行分析和预测变得更加困难，因为传统的时间序列分析方法通常假设数据点之间是连续的。

颤振中的非连续时间序列在工程领域中具有重要的应用价值。通过对颤振中的非连续时间序列进行分析，可以帮助工程师了解和预测机械系统的振动行为，从而采取相应的措施来避免颤振的发生，提高系统的可靠性和安全性。

腾讯云提供了一系列与颤振中的非连续时间序列相关的产品和服务，包括：

云服务器（ECS）：提供可靠的计算能力，用于处理和分析颤振中的非连续时间序列数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，用于存储和管理颤振中的非连续时间序列数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能（AI）：腾讯云的人工智能服务可以应用于颤振中的非连续时间序列数据的分析和预测，提供更准确的结果和决策支持。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网（IoT）：腾讯云的物联网平台可以用于连接和管理与颤振中的非连续时间序列相关的传感器和设备，实现数据的采集和监控。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

总结：颤振中的非连续时间序列是指在颤振现象中观测到的时间序列数据是非连续的。腾讯云提供了一系列与颤振中的非连续时间序列相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、人工智能和物联网平台等，用于处理、存储、分析和预测颤振中的非连续时间序列数据。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R中季节性时间序列分析及非季节性时间序列分析

序列分解 1、非季节性时间序列分解移动平均MA(Moving Average) ①SAM（Simple Moving Average）简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。...ts 时间序列数据 n 平移的时间间隔，默认值为10 WMA(ts,n=10,wts=1:n) wts 权重的数组，默认为1:n #install.packages('TTR') library(TTR...data$SMA) plot(data$公司A, type='l') data$WMA <- WMA(data$公司A, n=3, wts=1:3) lines(data$WMA) 2、季节性时间序列分解...在一个时间序列中，若经过n个时间间隔后呈现出相似性，就说该序列具有以n为周期的周期性特征。...分解为三个部分： ①趋势部分 ②季节性部分 ③不规则部分 R中用于季节性时间序列分解的API 序列数据周期确定 freg<-spec.pgram(ts,taper=0, log=’no

1.7K3 0

如何在clickhouse中实现连续的时间，比如连续的天

在我们的业务中如果按照天去查询数据结果，服务端返回数据可能会出现某些天没数据，这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况，然后这样看数据就可能出现视觉差错，体验不好。...所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询，比如连续的天，要么通过程序处理时间，然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。...下面我们这里分享一下在clickhouse中如何实现连续的时间：连续的天我们在clickhouse中实现连续的时间首先要学习一下range，arrayMap，arrayJoin这三个函数的使用。...2 │ │ 4 │ └──────────────────────┘ 好了上面三个函数已经给大家分享了一遍，下面我们直接看下如何实现连续的天...实现2021.1.1到2021.1.10连续的时间，我们首先需要用range把数组自增，然后通过arrayMap转换成对应的时间，然后通过arrayJoin进行转换成列。

2K5 0

【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念：处理海洋的遥感图像。从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。向图形用户界面添加基本元素。...在本模块中，我们将通过监测受溢油高度影响的区域内藻类浓度随时间的变化趋势，对此次溢油的生态影响进行自己的探索。...该ee.Filter.calendarRange()功能允许您按图像元数据（时间戳、日、月、年）中的时间元素进行过滤。在我们的例子中，我们选择的是在一年中的第四个月到第七个月之间拍摄的图像。...重要的是数据就在那里，只是需要付出努力。 7结论在本模块中，我们开发了一种方法，使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度的时间序列数据，以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级的影响。...该系统的规模和复杂性表明，要得出有关实际影响的结论性结果将需要大量额外的工作。但是从这个过程中可以清楚地看出，GEE 提供了进行时间序列分析的计算能力和灵活性。

3665 0

Python中的时间序列分解

时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。...首先，我们来讨论一下时间序列的组成部分: 季节性:描述时间序列中的周期性信号。趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下的东西。...否则，如果趋势和季节性变化随时间增加或减少，那么我们使用乘法模型。我们这里的数据是按月汇总的。我们要分析的周期是按年的所以我们把周期设为12。...同样，我们可以一次绘制每个组件 result.plot() 总结通常，在查看时间序列数据时，很难手动提取趋势或识别季节性。...幸运的是，我们可以自动分解时间序列，并帮助我们更清楚地了解组件，因为如果我们从数据中删除季节性，分析趋势会更容易，反之亦然。作者：Billy Bonaros deephub翻译组

2.1K6 0

MCM数控机床切削颤振监测与大数据分析系统构建(一)

在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。...因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。依照切削颤振的物理形成原因来划分基本上有3大类: 第1类是振型耦合型颤振; 第 2类是摩擦型颤振; 第 3类是再生型颤振。...振型耦合型颤振是指由于振动系统在 2个方向上的刚度相近,导致 2个固有振型相接近时而引起的颤振。摩擦型颤振是指在切削速度方向上刀具与工件之间的相互摩擦所引起的颤振。...目前主要使用数据采集的结构化数据，下一步将现场照片、声音等非结构化数据引入到大数据分析中。数据分析模块和WebAccess/SCADA进行数据链接，进行数据可视化和网络发布。...of Minimum 截取到的信号第一个幅值最小值相对于起始点的时间 Frequency 信号频率 Magnititude 能量频率分布中，能量最大值 FFT_Frequency 能量频率分布中，能量最大值对应的频率值

2.6K4 0

时间序列中的轨迹聚类

时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。...首先，时间序列一般存在大量的噪声，这会引入较大的误差；其次，时间序列很多时候存在错位匹配的情况，需要采用相似性度量算法来解决，实际中需要根据场景做额外处理；最后，聚类方法和参数选择也有不少的讲究。...在距离的定义中其中最常见的、也是最基本的就是以下三个条件：两个时间序列的距离是非负的，当且仅当两个时间序列是完全相同的时候，距离才为0；满足对称性，也即 d(a,b)=d(b,a)，或者小于某个阈值...而我们拿到的时间序列通常是利用滑窗从一个完整的时间序列上截取下来的，在实际应用中，我们可以利用不仅仅去对比两个滑窗下的时间序列的距离，而可以允许滑窗的错位对比，从而解决时间序列的异位问题。...当然，我觉得这里影响聚类效果的是对距离的定义，文中直接把拟合的多项式系数的欧式距离作为时间序列间的距离，优点是降维，而缺点是多项式中不同的系数对曲线的拟合作用不一样，也就是对实际距离的影响不一样。

1.8K1 0

时间序列分析中的自相关

什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。...自相关就是其中一种分析的方法，他可以检测时间系列中的某些特征，为我们的数据选择最优的预测模型。...对于时间序列，自相关是该时间序列在两个不同时间点上的相关性(也称为滞后)。也就是说我们是在用时间序列自身的某个滞后版本来预测它。...这里可以使用statsmodels包中的plot_acf函数来绘制时间序列在不同延迟下的自相关图，这种类型的图被称为相关图: # Import packages from statsmodels.graphics.tsaplots...总结在这篇文章中，我们描述了什么是自相关，以及我们如何使用它来检测时间序列中的季节性和趋势。自相关还有其他用途。例如，我们可以使用预测模型残差的自相关图来确定残差是否确实独立。

1.1K2 0

时间序列中的动态模态分解

features)，这种方法的强大之处在于它不依赖于动态系统中的任何主方程。...作为衍生，动态模态分解可以被用来分析多元时间序列 (multivariate time series)，进行短期未来状态预测。...具体而言，若多元时间序列是由 M 条时间长度为 T 的时间序列组成，则对于时刻 t , 动态模态分解的表达式为：其中，A 表示 Koopman 矩阵，大小为 M x M，当然，在向量自回归里面，我们会称矩阵...在这里，如果令则动态模态分解的表达式可以写成：不过与向量自回归不同的是，A 作为动态模态分解中的 Koopman 矩阵时，它可以用一个低秩结构进行逼近。...通常来说，我们可以用特征值和特征向量来分析复杂流动过程的时空特征。实际上，不管是向量自回归还是动态模态分解，它们都具备一定的预测能力。在动态模态分解中，定义便可以根据进行短期预测。

1.7K1 0

第二篇：如何在clickhouse中实现连续的时间，比如连续的天

上一篇已经分享了一种实现连续的时间的方式，但是有缺陷，比如连续的月，连续的年，实现起来通过sql还是存在一些难度，今天我这里再分享一种方式，也是有缺陷的。...，但是连续的月和年就会存在一些问题，因为月和年会存在不是固定长时间戳，像我们业务中我就是通过程序来实现连续的年或者连续的月。...下面我们再来看业务中通过开始时间和结束时间实现连续的天，首先我们需要熟悉一下dateDiff函数的使用。...，其中包括从从«StartTime»开始到«StartTime + Duration 秒»内的所有符合«size»（以秒为单位）步长的时间点。...要实现连续的天或者连续的年需要通过addYears,addMonths,addWeeks等函数来实现。

1.8K3 0

Transformer在时间序列预测中的应用

再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...LogSparse ：解决了Attention计算空间复杂度太高的问题，使模型能处理更长的时间序列数据。...Self-Attention中的计算 Q、K、V 的过程可能导致数据的关注点出现异常，如上图中（a）所示，由于之前的注意力得分仅仅是单时间点之间关联的体现，（a）中中间的红点只关注到与它值相近的另一单时间红点...在标准的Transformer中，这表示每一个单元都要访问所有的历史单元以及它自己（如图a所示），那么这样空间复杂度为，L是序列长度。

3K1 0

Python中的时间序列数据操作总结

时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式 Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据...在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...，但也具有用于时间序列操作的专门函数。...下面列出的是一些可能对时间序列有用的函数。...在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。

3.4K6 1

车床震颤的原因及排除

如果您的刀具过度磨损，切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。检查您的刀具并在必要时更换它。随着时间的推移，刀具出现磨损是正常现象。...如果拧紧支架两侧的螺钉，则杆可能不会与孔接触，从而有效地浮动在支架的中心。如果您在一侧使用两个螺钉仍然存在颤振问题，您可以松开其中一个固定螺钉来更改杆的共振频率。...不正确的刀片可能会导致表面光洁度、刀具寿命和颤振问题纠正措施：请咨询您的切削刀具销售商，为您的应用选择合适的刀片几何形状、半径尺寸、涂层和硬质合金牌号。...工件在卡盘中移动如果您的工件在切割过程中在工件夹具中移动，您将遇到精度问题、难以保持公差和颤振问题。卡爪钻孔不正确可能会使工件移动。软钳口应加工成与所夹持零件的标称尺寸相匹配。...有用的提示：考虑使用主轴速度变化 (SSV) 功能来中断颤振。磨损或损坏的活动中心磨损或损坏的活动中心会引起振动并使零件移动。这可能会导致颤振、锥度、表面光洁度差和刀具寿命问题。

7241 0

主动推理中序列动力学的生成模型（连续离散）

这种处理反过来又是连续的神经动态的结果，比如语言交流中的词语序列或导航过程中的位置序列。...结果是以一组可允许的转换来简单表示系统动力学。图2 连续动力系统中的序列。本图概述了本文的核心主题。它展示了在连续动力系统中离散序列的出现，以及这些序列如何用于指导行为。...用于解决此任务的模型结合了一个连续模型（类似于手写模型的描述）和一个离散时间模型。这将使连续轨迹的序列拼接在一起。在每个离散时间步中，都会预测一个新的吸引点和目标（黑色）球体。...到目前为止，我们忽略了使用时间离散生成模型来解释序列动力学可能普遍存在的问题。这个问题是，一旦在连续域中表达，序列的每个元素可能具有不同的时间持续期。...为此，我们提出了在运动控制和语言交流中利用这些顺序动力学的例子，并简要讨论了将连续时间序列划分为离散序列的挑战。

1801 0

时间序列预测中的八大挑战

本文转载自知乎时间序列是一系列按时间排序的值，预测时间序列在很多真实工业场景中非常有用，有非常多的应用场景。预测时序的关键是观察时序之间的时间依赖性，发现过去发生的事情是如何影响未来的。...非平稳性平稳性是时间序列中的一个核心概念。如之前文章所介绍的，时序的统计量（比如均值，方差等）不随时间变化，则该时序是平稳的，因为其取值不依赖于时间位置。...许多现有的时序预测方法都假设时间序列是平稳的，但真实场景中趋势或季节性等因素都会破坏平稳性。一般我们需要转换时间序列，以减少这个问题，比如对时序进行差分、取对数等等。...同时，也可通过几种方法检验时间序列是否平稳，如单位根检验（ADF）、KPSS-test 等。预测步长过长一般场景中，时序预测通常被定义为预测时序的下一个值。...所以真实时间序列的变化看起来比较随机。典型的例子就是金融数据，低信噪比数据在真实世界中是普遍存在的。噪声和缺失噪声可能源于数据采集不足或错误。

1.2K3 0

综述 | 应用于时间序列中的Transformer

最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。...Transformer捕捉长期依赖和彼此交互的突出能力对于时间序列建模特别有吸引力，能在各种时间序列应用程序中取得令人兴奋的进展。...这些时间戳在实际应用中非常有用，但在普通 Transformers 中几乎没有使用。因此最近的一些工作会将输入时间序列的位置编码进行输入。...Pyraformer [ICLR 2022] 设计了基于 ary 树的注意力机制，其中最精细尺度的节点对应于原始时间序列中的时间点，而较粗尺度的节点代表分辨率较低的序列。...03 事件预测在许多实际应用中自然会观察到具有不规则和异步时间戳的事件序列数据，这与具有相等采样间隔的规则时间序列数据形成对比。

4.8K3 0

预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

作者 | shivani46 编译 | Flin 介绍本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。...金融时间序列预测的数据准备例如，以像苹果这样的普通公司2005年至今的股价为例。...金融时间序列的主要问题是它们根本不是平稳的。期望值、方差、平均最大值和最小值在窗口中随着时间的推移而变化。...这个管道可以用于任何时间序列，主要是选择正确的数据预处理，确定网络架构，并评估算法的质量。...价格变化的定量预测结果证明是失败的，对于这项任务，建议使用更严肃的工具和时间序列的统计分析。

5.1K5 1

Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集；如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题；如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重） DEWP：露点（又称露点温度（Dew point temperature），在气象学中是指在固定气压之下，空气中所含的气态水达到饱和而凝结成液态水所需要降至的温度...因此，我们把第一个24小时里的数据行删掉。剩余的数据里面也有少部分空值，为了保持数据完整性和连续性，只要将空值填补为0即可。...比如：对风向进行独热向量编码操作通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的

3.1K4 1

NeurIPS 2022 | 一种非平稳时间序列的通用预测框架 NSTransformers

近年来，以注意力机制为结构核心的 Transformer 模型在时序预测领域取得了突破性进展，其点到点的注意力机制天然适合建模时间序列中的时序依赖。...最近，来自清华大学的几位研究者针对非平稳时间序列上的深度预测模型问题，提出了 Non-stationary Transformers，其包含一对相辅相成的序列平稳化（Series Stationarization...非平稳时序预测问题，过去的研究是利用平稳化技术消除时间维度上的分布差异，以提高数据本身的可预测性。...01 序列平稳化如下图所示，序列平稳化主要包含两个阶段：窗口归一化（Normalization）与反归一化（De-normalization）窗口归一化是对每一模型输入中的各个变量分别进行时间维度上的归一化...总结该项工作的研究者们从非平稳性时间序列预测的角度出发，提出重新纳入非平稳信息，改进 Transformer 内部的注意力机制，以提高数据的可预测性。

8632 0

机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统

，持续优化建模，实现机床设备精细化管理、伺服系统故障诊断、机床主运动系统进给系统故障诊断、刀具磨损与破损程度监测、切削颤振在线监控、故障预知维护等，以提高加工精度并避免加工过程中机床突然出现故障,造成难以弥补的损失...该模块会连续采集机床的相关过程参数，并在故障发生时进行数据上传。...，主轴振动故障，刀具磨损破损，切削颤振故障等； 6、特征值/状态数据上传云端：将提取后的特征值上传到企业私有云或机床公有云，正常运行时采用慢速采集和传输，当发生故障报警时进行高速采集、存储和传输； 7...；通过连续追踪故障发生数据的深度学习建立预测模型，预测精度达90%以上。...应用案例与技术参考应用||水轮机健康诊断与远程运维系统应用||USB-4711用于焊接机器人状态监测系统应用案例：ADAM-3017/USB-4716数控机床主轴校准与颤振监测系统 MCM数控机床切削颤振监测

4.4K3 0

使用 Pandas resample填补时间序列数据中的空白

在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。...本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。原始数据出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。...总结有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。

4.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭