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Updated: Jul 19, 2025

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Published on: July 15, 2022
在物联网中对时间序列数据生成的调查
Chaochen Hu1,2, Zihan Sun1,2, Chao Li1,2
1Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China.
由于隐私问题和数据限制,生成时间序列数据对于物联网 (IoT) 研究至关重要. 本文回顾了为物联网应用程序创建合成时间序列数据的方法.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
背景情况:
- 大规模的时间序列数据生成是由物联网 (IoT) 推动的.
- 由于隐私问题以及可用的开源数据集数量,维度和复杂性的限制,对现实世界时间序列数据的访问受到限制.
- 合成时间序列数据生成对于克服这些障碍至关重要.
研究的目的:
- 提供适用于物联网的时间序列数据生成方法的全面概述.
- 系统地对时间序列数据合成的现有和新技术进行分类和评估.
- 为时间序列数据生成领域的研究人员提供有价值的参考资料.
主要方法:
- 将时间序列数据生成方法分为四类:基于规则,基于模拟模型,基于传统机器学习和基于深度学习.
- 详细说明每个类别的特征,原则和机制.
- 对描述的方法进行系统的评估.
主要成果:
- 确定时间序列数据生成技术的四大类别.
- 描述每个方法类别的基本原则和操作机制.
- 分析不同方法固有的优缺点.
结论:
- 时间序列数据生成是解决物联网数据稀缺性和隐私问题的重要解决方案.
- 提出的分类提供了对可用的发电方法的结构化理解.
- 突出了未来的研究方向和物联网时间序列数据生成的剩余挑战.
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