使用大数据算法分析时间序列

А.И. Сотников
{"title":"使用大数据算法分析时间序列","authors":"А.И. Сотников","doi":"10.21499/2409-1650-2021-27-1-118-124","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"То, с какой скоростью человечество накапливает информацию ежедневно, и непредсказуемость завтрашнего дня показывают, что для прогнозирования временных рядов больших данных уже не хватает традиционных технологий и необходимы новые методы обработки. В связи с этим встает вопрос, какие методы возможно использовать в настоящее время для получения достоверного прогнозирования временных рядов больших данных?\n The speed at which humanity is accumulating information on a daily basis and the unpredictability of tomorrow show that traditional technologies are no longer enough for forecasting big data time series and new processing methods are needed. In this regard, the question arises, what methods can be used at present to obtain reliable forecasting of time series of big data?","PeriodicalId":424160,"journal":{"name":"Informacionno-technologicheskij vestnik","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Analysis of time series using Big Data algorithms\",\"authors\":\"А.И. Сотников\",\"doi\":\"10.21499/2409-1650-2021-27-1-118-124\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"То, с какой скоростью человечество накапливает информацию ежедневно, и непредсказуемость завтрашнего дня показывают, что для прогнозирования временных рядов больших данных уже не хватает традиционных технологий и необходимы новые методы обработки. В связи с этим встает вопрос, какие методы возможно использовать в настоящее время для получения достоверного прогнозирования временных рядов больших данных?\\n The speed at which humanity is accumulating information on a daily basis and the unpredictability of tomorrow show that traditional technologies are no longer enough for forecasting big data time series and new processing methods are needed. In this regard, the question arises, what methods can be used at present to obtain reliable forecasting of time series of big data?\",\"PeriodicalId\":424160,\"journal\":{\"name\":\"Informacionno-technologicheskij vestnik\",\"volume\":\"19 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-03-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Informacionno-technologicheskij vestnik\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21499/2409-1650-2021-27-1-118-124\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informacionno-technologicheskij vestnik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21499/2409-1650-2021-27-1-118-124","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

人类每天积累信息的速度和明天的不可预测性表明,传统技术已不足以预测大数据时间序列,需要新的处理方法。这就提出了一个问题:如今可以使用哪些方法对大数据时间序列进行可靠的预测?人类每天积累信息的速度和明天的不可预测性表明,传统技术已不足以预测大数据时间序列,需要新的处理方法。因此,问题来了,目前有哪些方法可用于对大数据时间序列进行可靠预测?
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Analysis of time series using Big Data algorithms
То, с какой скоростью человечество накапливает информацию ежедневно, и непредсказуемость завтрашнего дня показывают, что для прогнозирования временных рядов больших данных уже не хватает традиционных технологий и необходимы новые методы обработки. В связи с этим встает вопрос, какие методы возможно использовать в настоящее время для получения достоверного прогнозирования временных рядов больших данных? The speed at which humanity is accumulating information on a daily basis and the unpredictability of tomorrow show that traditional technologies are no longer enough for forecasting big data time series and new processing methods are needed. In this regard, the question arises, what methods can be used at present to obtain reliable forecasting of time series of big data?
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Assessment of the Readiness of the Equipment of the Launch Space Complex at the Early Stages of its Creation The accuracy of measuring the information parameter of the signal by a tracking meter in aviation and rocket and space technology against the background of additive and multiplicative interference. Measurement of arrival time. Part III Problems of multiple use of liquid rocket propulsion systems Multiple sun-synchronous orbits for full coverage of the Earth Numerical and expert-oriented method of choosing the parameters of Sun-synchronous orbits for wide-scale monitoring Northern Russia regions
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1