基于索引的大型时间序列数据库

基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

LightTSDB 是一个专为时间序列数据设计的轻量级数据库类。它提供高效存储和检索时间戳数据的功能，适用于各种应用场景，例如物联网、监控系统等。

该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现，适用于股票时间序列等数据分析，资源代码库：clustering-algorithms-master

我在大学期间修读了时间序列课程，使用R语言建立了多种时序模型。之前发布了两篇相关博客，收到很多网友的私信，请求我分享数据。现在特将数据整理上传，同时推荐一个资源链接：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/ftsnotes/html/_ftsnotes/rsoft.html 这是北京大学数学科学学院金融数学系《金融时间序列分析》课程的备课资料，使用了Ruey S. Tsay的《金融数据分析导论：基于R语言》作为主要教材。备课笔记的PDF版本可通过页面顶部的PDF图标下载。

HBase 在时间序列数据库中的应用，可谓是大数据领域中的一大亮点。你知道时序数据需要高效的读写性能吧，HBase 作为底层存储，能够相对比较强的扩展性和高吞吐量，适合海量数据存储。你也许会问，为什么选择 HBase 而不是其他数据库呢？因为它在分布式存储上具有优势，支持海量数据高效读写，适用于时间序列场景。而 HiTSDB 这类基于 HBase 的时序数据库，它的优化更是针对时间序列的特点，让你在时序数据时，性能和效率都能更上一层楼。，HBase 在时序数据的场景中，不仅能够确保数据的高效存储，还能良好的扩展性，挺适合需要实时大量数据的场景，像是 IoT、大数据等。你如果有类似需求，可以尝试

聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色，是众多领域应用的关键，例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而，如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征，然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明，该方法能够有效地对长时间序列进行聚类，并且具有较高的准确性和效率。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

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