工业多变量时间序列数据集

您好！对于工业多变量时间序列数据集，可以提供一些常见的数据集名称，如：

1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB)：该数据集包含了来自各个领域的时间序列数据，用于异常检测的评估和基准测试。

2. SML2010：这是一个用于机器学习的大规模数据集，包含了来自不同工业领域的多变量时间序列数据。

3. MIMIC-III：这是一个用于医疗领域的数据集，包含了来自监护仪和其他医疗设备的时间序列数据。

4. ECG5000：这是一个心电图数据集，包含了来自5000个不同人的心电图信号。

5. ECG5000C：这是ECG5000数据集的压缩版本，用于压缩算法的评估和基准测试。

这些数据集可以用于各种工业应用中的时间序列分析、异常检测、预测等任务。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

相关问题

多变量时间序列异常检测数据集

以下是一些多变量时间序列异常检测数据集的例子：

1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB)：这个数据集由Numenta公司开发，包含了许多有趣的多变量时间序列数据，如机器温度、网络流量等。NAB数据集中也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

2. Yahoo! Labs Webscope数据集：这个数据集由Yahoo! Labs开发，包含了许多有趣的多变量时间序列数据，如股票价格、天气数据等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

3. SMD数据集：这个数据集由斯坦福大学开发，包含了来自数据中心的多变量时间序列数据，如CPU使用率、磁盘空间利用等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

4. ECG数据集：这个数据集包含了来自心电图信号的多变量时间序列数据，可以用于异常检测。

5. 股票市场数据集：这个数据集包含了来自股票市场的多变量时间序列数据，如股票价格、交易量等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

这些数据集都可以在网上找到，可以用于开发和测试多变量时间序列异常检测算法。

多变量时间序列数据分为哪几类

多变量时间序列数据可以分为以下几类：

1. 时序数据：指的是在时间轴上记录的数据，例如股票价格、气温等；

2. 空间时序数据：不仅包含时间的变化，还包含地理位置等空间信息，例如交通流量、气象数据等；

3. 面板数据：由多个个体（如公司、城市、个人）组成，个体之间可能存在相互影响的关系，例如公司财务数据、城市交通数据等；

4. 空间面板数据：同时包含多个地理位置和时间的数据，例如城市人口普查数据、气象观测数据等。

这些数据类型都是多变量时间序列数据，但是它们的特点、应用场景和分析方法都有所不同。