基于密度场的大规模时序数据可视分析系统：原理、应用与创新.docx

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，各领域产生的数据量呈爆发式增长，其中大规模时序数据尤为显著。这类数据广泛存在于金融、气象、工业监控、交通等诸多领域，如金融领域的股票价格走势、气象领域的气温与降水数据、工业生产中的设备运行参数以及交通领域的车流量记录等，均属于时序数据的范畴。时序数据，是以时间为主要维度的数据集合，其数据点按照时间顺序依次排列，蕴含着丰富的动态信息，反映了事物随时间变化的规律和趋势。

然而，大规模时序数据处理面临着诸多严峻挑战。一方面，其数据量庞大，常常达到海量级别，给数据的存储、传输和处理带来了巨大的压力。例如，在工业物联网中，大量的传感器持续不断地