為了使這些強(qiáng)大的工具更加方便用戶使用，麻省理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)，在現(xiàn)有的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫之上直接整合預(yù)測(cè)功能。他們的簡化界面，他們稱之為 tspDB（時(shí)間序列預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫），在幕后完成了所有復(fù)雜的建模，因此非專業(yè)人士只需幾秒鐘就能輕松生成預(yù)測(cè)結(jié)果。
麻省理工學(xué)院的研究人員創(chuàng)造了一個(gè)工具，使人們只需敲幾下鍵盤就能利用多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)做出高度準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。他們的工具核心的強(qiáng)大算法可以將多個(gè)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為張量，這是一個(gè)多維的數(shù)字陣列（如圖）。
之所以 tspDB 可以成功，原因之一是它采用了一種新穎的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法。電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)（EECS）研究生 Abdullah Alomar 解釋說，他和他的合著者在最近的一篇研究論文中描述了這種算法。這種算法在對(duì)多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)特別有效，這些數(shù)據(jù)有一個(gè)以上的時(shí)間依賴變量。例如，在一個(gè)天氣數(shù)據(jù)庫中，溫度、露點(diǎn)和云量分別取決于其過去的數(shù)值。
高級(jí)作者 Devavrat Shah 說：“即使時(shí)間序列數(shù)據(jù)變得越來越復(fù)雜，這個(gè)算法也能有效地捕捉到外面的任何時(shí)間序列結(jié)構(gòu)”。他是EECS的Andrew和Erna Viterbi教授，數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和社會(huì)研究所以及信息和決策系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的成員。
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