摘要
本发明提供一种分布式时序数据分析处理方法及系统,涉及数据处理技术领域,包括:获取原始时序数据并去除噪声,得到标准时序数据,进行异常点检测并提取多尺度特征,确定数据划分粒度,进行划分,得到多个标准数据块;生成数据块分配方案,将标准数据块根据数据块分配方案发送至计算节点并进行更新,调整局部时间窗口,进行增量聚合计算,得到局部计算结果;汇总节点接收局部计算结果和多尺度特征,确定标准数据块在不同尺度上的关联性并构建多尺度数据块关联图,确定最优分析粒度组合,将标准数据块划分为多个关联簇并进行融合分析,得到综合分析结果,自适应整合综合分析结果,得到多维度关联分析结果。
技术关键词
时序
多尺度特征
生成数据块
小波变换算法
负载均衡策略
异常点
节点
计算机程序指令
噪声
数据格式
阈值选取方法
统计特征
数据采集平台
连续小波变换
匈牙利算法
贪心策略
数据处理技术
增量更新
系统为您推荐了相关专利信息
残差数据
异常识别方法
IGBT模块
指数平滑模型
计算机可读指令
线性负荷模型
谐波源辨识方法
指标
非线性
辨识系统