一种时序数据快速训练LSTM模型的方法

本发明提供一种时序数据快速训练LSTM模型的方法，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、数据集成阶段：将遥测实时流数据通过Kafka和Flink进行高效处理和利用，S2、数据存储阶段：将集成阶段处理的时序数据按照时间序列存储到专为时序数据设计的高性能数据库IoTDB数据库中，S3、算法应用阶段：构建LSTM模型并设置参数，优化LSTM模型，使用LSTM算法模型进行时序数据预测。该时序数据快速训练LSTM模型的方法，通过使用Kafka收集处理试飞过程产生的时序遥测数据，能够快速捕获、处理和分析飞机的实时数据，并通过Kafka将传感器传输来的数据和算法模型解耦，能直接将传感器输出的数据发送到Kafka中，避免需要关心算法模型对数据的处理。