Time Series Analysis of Biogas Monitoring with Deep Learning Approaches

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/pci60110.2023.10325955
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Time series data, which comprises a sequence of timestamps and distinct values, is widely utilized in various industrial sectors to monitor systems. Due to the considerable amount of accumulated data and the requirement for operational analysis, a novel form of database has emerged: Time series databases created specifically for the storage and retrieval of time series data. The aim of this investigation is to introduce a compilation of well-liked time series databases and a comprehensive list of characteristics for open source databases. The investigation yielded a total of 4 databases. As a result, 5 criteria have been established, namely: the speed of reading and writing, the size of the database, the support for time-series table, and the convenience of the API. Additionally, the paper delves into the significance of data processing in intelligent technical device monitoring systems, encompassing data extraction, transformation, and loading, event detection, and visualization.