基于时间序列预测的冷数据压缩方法

南京邮电大学学报(自然科学版) 页数： 7 2025-04-21

摘要：提出了一种基于时间序列预测的时序数据库的冷数据压缩方法。该方法采用一种双自回归预测模型对时序数据进行预测，只储存预测值和真实值的残差以及预测模型系数。在解码端通过预测模型系数构建预测模型，输出预测值，然后加上残差恢复原始值。由于残差远远小于原始值，因此可以用很少的比特量化，同时预测模型系数在存储一次后在长时间内不必重复存储，因此达到压缩时序数据的目的。在8个不同大小类型的真实数... （共7页）

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