27、时态数据库概念解析

时态数据库概念解析

1. 面向属性的方法

1.1 属性处理类型

当数据变化同步且同时发生时,对象级时态解决方案是合适的。若不同步,会出现重复值,导致性能下降和磁盘存储成本上升。而面向属性的粒度则将每个属性分开处理,强调变化的不同粒度和频率,提供了更强的健壮性。具体属性类型如下:
- 静态属性 :一旦初始化就不会改变,不过可以在批准后添加新元素来扩展现有集合。
- 常规属性 :会随时间演变,但无需处理和评估非当前数据,通过物理替换或恢复原始状态来进行更改,不进行历史管理。
- 时态属性 :需要随时间进行监控。

1.2 三层架构

面向属性的粒度按时间框架分别管理每个属性,采用复杂的时态管理架构,包含三层:
- 当前有效状态层 :由对象引用构成,与传统方法相比无变化,现有解决方案无需重构或重写代码即可运行。
- 时态管理层 :是处理的核心部分,由 Temporal Manager 后台进程操作,监控单个更改并将其注册到 temporal_table 模块,负责基于有效时间框架进行未来有效数据转换。
- 过时状态层 :处理历史和未来计划,可以为每个属性单独创建新表(纯属性级系统),或通过反映数据类型类别来限制内部结构数量(扩展属性级系统)。

1.3 temporal_table 结构

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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