请帮我找网络负载的时间序列数据集，我要用于训练LSTM模型，并进行负载预测

有一些开放的网络负载的时间序列数据集可供使用，包括：
1. UCR Time Series Classification/Clustering Archive （https://www.cs.ucr.edu/~eamonn/time_series_data_2018/）提供了多个时间序列数据集，包括网络负载数据集。其中的数据集可直接下载并用于训练模型。

2. 阿里巴巴天池（https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=42）提供了互联网数据中心的网络流量数据集。这些数据集可用于建立预测模型。

3. KDD Cup （http://www.kdd.org/kdd-cup/view/kdd-cup-2019/Tasks）提供了预测数据中心网络负载的数据集用于挑战任务。其中一些数据集可用于训练模型。

以上数据集可以用于训练模型。您可以根据您的需求选择最适合您的数据集。同时，您还可以在公共数据集库中查找其他数据集。

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请帮我找边缘计算节点负载的时间序列数据集，我要用于训练LSTM模型，并进行负载预测

您可以尝试在 Machine Learning Repository 上搜索 "edge computing" 或是 "IoT"，或者直接查找相关论文，如 "Energy Efficient Resource Management in Edge Computing Using LSTM"。这些资源可能会提供您需要的时间序列数据集。但是，需要注意的是，在使用这些数据集进行训练时，需要根据实际情况对数据进行预处理，如处理缺失值、异常值等。同时，选择合适的 LSTM 模型结构以及应用合适的算法进行训练，才能得到较为准确的负载预测结果。

lstm时间序列预测齿轮箱故障

LSTM是一种循环神经网络，它可以用于时间序列预测，包括齿轮箱故障的预测。

具体来说，可以使用历史数据来训练LSTM模型，然后使用该模型来预测未来的齿轮箱故障情况。在训练LSTM模型时，可以考虑一些特征，比如：

1. 齿轮箱的温度和振动数据；
2. 运行时间和负载数据；
3. 润滑油的使用情况和质量数据。

使用这些特征，可以训练LSTM模型来预测未来的齿轮箱故障情况。在预测时，可以输入当前的齿轮箱数据，包括温度、振动等，然后使用LSTM模型来预测未来的故障情况。如果LSTM模型检测到齿轮箱可能出现故障，可以及时采取措施，以避免齿轮箱故障对设备造成的损害。