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Method and apparatus for generating time series data sets for predictive analysis

机译:产生时间序列数据集以进行预测分析的方法和装置

摘要

A computer-implemented method of generating, from time-series data, a time-series of data sets for predictive analysis, comprises dividing the time-series data into evenly-sized overlapping segments of data, generating an image representing data for each segment, using the time-series data to determine a trend associated with each image, and storing each of the generated images and its associated trend as a data set. In some embodiments of the method the image from each stored data set is transformed into numerical vectors through a feature extraction process using a pre-trained convolutional neural network. The numerical vectors are stored in association with the data set, and the data sets and associated numerical vectors are used to predict the trend for a new time-series image which has been generated from any time-series data.
机译:一种计算机实施的方法,可以从时序数据生成时序数据集以进行预测分析,该方法包括将时序数据划分为均匀大小的重叠数据段,并生成代表每个段的数据的图像,使用时间序列数据确定与每个图像关联的趋势,并将每个生成的图像及其关联趋势存储为数据集。在该方法的一些实施例中,来自每个存储的数据集的图像通过使用预训练的卷积神经网络的特征提取过程被转换成数值向量。数值向量与数据集相关联地存储,并且数据集和关联的数值向量被用于预测从任何时序数据生成的新时序图像的趋势。

著录项

  • 公开/公告号GB201603472D0

    专利类型

  • 公开/公告日2016-04-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FUJITSU LIMITED;

    申请/专利号GB20160003472

  • 发明设计人

    申请日2016-02-29

  • 分类号G06F17/18;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/04;

  • 国家 GB

  • 入库时间 2022-08-21 14:08:12

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