通用并行时间序列分析框架：大规模挖掘与应用

大规模时间序列分析框架的研究与实现是一个重要的课题，尤其是在工业互联网时代，海量传感器产生的时间序列数据如设备温度、振动、压力等参数，对于状态监测、故障诊断和控制决策具有关键价值。然而，随着数据规模的增长，传统的单机环境如Matlab和R等工具在处理大规模时间序列分析时面临挑战，它们的数据处理能力受限，无法有效应对海量数据。 针对这一问题，文章提出了一种通用的近似解分析框架，其目标是设计一个能够支持第三方算法快速实现并行化的解决方案，以解决大数据环境下算法适应性不足的问题。该框架的核心组成部分包括任务划分、数据治理和结果合并三个步骤： 1. 任务划分：通过冗余保留策略，将原始大规模时间序列数据分解为多个子任务，每个子任务可以在独立的计算单元上并行执行，从而提高分析效率。这一步骤旨在充分利用分布式计算资源，减少单点瓶颈。 2. 数据治理：涉及到数据清洗、标准化和预处理，确保数据的质量和一致性。在这个阶段，可能涉及异常值检测、缺失值填充、数据格式转换等工作，以适应不同算法的需求。 3. 合并结果：当所有子任务完成后，通过有效的数据融合技术，将各个子任务的结果整合为最终的分析结论。这一步可能涉及到统计聚合或者机器学习模型的集成，确保整体分析的准确性和完整性。 作者团队由滕飞、黄齐川、李天瑞、王晨和田春华等专家组成，他们分别在并行计算、云计算、数据挖掘、工业大数据等领域有深厚研究背景。文章的研究成果得到了国家重点研发计划项目和四川省科技计划的资助，显示了研究的实用性和影响力。 本文的主要贡献在于提供了一个灵活、可扩展的框架，以解决大规模时间序列分析中的数据处理难题，这对于推动工业领域的智能化进程具有重要意义。