如何压缩时间序列数据，保持时间序列基本形态

一种常见的方法是使用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT），它可以将时间序列分解为不同尺度的频带，然后对高频部分进行压缩。这样可以保留时间序列的基本形态，同时减少数据量。

具体来说，DWT可以将时间序列分为近似系数和细节系数两部分。近似系数是低频部分，细节系数是高频部分。使用一些压缩技术，例如小波阈值去噪或基于贪心算法的稀疏编码，可以将高频部分压缩为更少的数据点。

最终，我们可以通过将处理后的近似系数和压缩后的细节系数合并，以恢复原始时间序列数据。这样可以达到压缩时间序列数据的目的，同时保持了时间序列的基本形态。

相关问题

Python 时间序列特征衍生

时间序列的特征衍生是指从已有的时间序列数据中抽取新特征，以更好地描述时间序列的性质和规律。下面列举一些常用的时间序列特征衍生方法：

1. 移动平均：可以计算不同时间窗口内的平均值，例如5天、10天或30天的移动平均值，这些平均值都可以作为新的特征。

2. 指数加权移动平均：类似于移动平均，但是对最近的数据赋予更高的权重，可以更好地反映时间序列的趋势。

3. 时间差分：计算相邻两个数据点之间的时间差，可以用于描述时间序列的波动性和变化率。

4. 周期性统计量：计算时间序列在不同时间尺度上的周期性统计量，例如周、月、季度等，可以用于描述时间序列的季节性变化，例如季节性趋势和周期性振荡。

5. 自回归模型：使用过去的时间序列值来预测未来的值，可以提取自回归模型的系数作为新的特征。

6. 滞后变量：计算时间序列在不同时间滞后下的值，例如一个月前、三个月前的值，可以用于描述时间序列的滞后效应。

7. 峰度和偏度：计算时间序列的峰度和偏度，可以用于描述时间序列的分布形态，例如是否对称、是否尖峰或平缓等。

8. 时间序列分解：将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，可以用于描述时间序列的长期趋势、季节性变化和随机波动。

基于transformer的长时间序列代码汇总(autoformer,pedformer,informer...等15个算

基于Transformer的长时间序列模型有很多种，下面将分别对其中一些常见的模型进行简要介绍。

1. Autoformer（自动提升器）：Autoformer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了自注意力机制和自回归机制，通过对历史时间序列进行编码，学习到时间序列中的动态模式，并用于未来的预测。

2. Pedformer（行人形态预测器）：Pedformer是一种用于行人形态预测的长时间序列模型，该模型通过对行人运动轨迹的编码，学习到了行人的运动模式和行为特征，从而实现对行人未来位置和动作的预测。

3. Informer（信息增强器）：Informer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了多层多头注意力机制和掩码门机制，能够更好地处理长时依赖问题，提升时间序列预测的准确性。

除了上述三个模型，还有其他一些常见的基于Transformer的长时间序列预测模型，如：DeepAR、Seq2Seq、Temporal Fusion Transformers（TFT）、ST-MGCN等。这些模型各有特点和优势，根据实际需求和任务特点可以选择适合的模型进行使用。

总结起来，基于Transformer的长时间序列模型能够从时间序列数据中学习到关键的时间动态模式，进而用于未来的预测。在实际应用中，根据任务需求可以选择合适的模型进行使用。