本发明属于信息存储领域，更具体地说，尤其涉及时序数据库信息存储与管理系统。
背景技术：
1、时间序列数据是按时间顺序记录的数据，通常包含时间戳、度量值以及相关的标签或元数据。这些数据在物联网设备、金融股市、环境监测等领域大量产生,时序数据具有一些显著特点：每个数据点都带有时间戳，这对于数据分析和计算非常重要；这类数据通常是结构化的，具有预定义的数据类型或固定长度；
2、现有技术，在面对大规模数据应用时，如云计算、大数据和人工智能等，常常显示出性能瓶颈，难以有效扩展以应对不断增长的数据需求。许多企业因系统的不可扩展性不得不频繁更换存储设备，增加了成本和运营复杂性；
3、同时，连接互联网的存储设备容易受到黑客攻击，导致数据泄露。手机、个人电脑、服务器和云存储等常见存储方式都存在安全风险，信息安全行业主要关注信息传输保护和攻击防御，而忽视了存储安全。例如，对存储信息的真实性、机密性和不可抵赖性等问题鲜少涉及，导致信息存储领域存在较大的安全隐患；
4、另外，由于不同主体对信息化的不同需求，各类数据被封存在不同的系统中，形成数据孤岛，不利于数据的共享和开放，各单位选择不同的存储格式和数据库设计，使得数据管理和整合变得异常复杂，增加了管理成本，因此，我们提出时序数据库信息存储与管理系统。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的时序数据库信息存储与管理系统，通过其模块化设计和先进的数据处理技术，为企业提供了一个强大、灵活且高效的工具，用于管理、分析和预测时序数据，从而支持更好的业务决策和运营优化。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、时序数据库信息存储与管理系统，包括：
4、数据接收模块，用于接收来自不同数据源的时序数据，并将其转换为统一的格式；
5、数据存储模块，用于将转换后的时序数据存储在数据库中，并按照时间序列进行排序；
6、数据查询模块，用于根据用户的查询请求，从数据库中检索相应的时序数据，并以图表或表格的形式展示给用户；
7、数据管理模块，用于对数据库中的时序数据进行增删改查操作，以及备份和恢复操作；
8、数据分析处理模块，用于对接收的时序数据进行清洗、去重和缺失值处理等预处理操作，以及对存储的时序数据进行统计分析、趋势预测和异常检测等分析操作。
9、优选的，系统还包括：
10、用户权限管理模块，用于对用户的操作权限进行控制和管理；
11、系统监控模块，用于对系统的运行状态进行实时监控和报警。
12、优选的，所述数据接收模块包括：
13、多协议支持子模块，通过多种通信协议接收数据，并且能够解析并统一这些来自不同协议的数据流；
14、数据格式解析器，用于加载不同的解析插件来解析接收到的数据；
15、数据转换与映射引擎，将原始数据映射到数据库模式中，包括处理时间序列数据的时间和值，以及任何元数据标签的映射；
16、数据质量监控单元，实时地对进入系统的数据进行质量检查，检查包括但不限于范围检查、完整性检查、准确性测试，确保只有高质量的数据被接受和存储。
17、优选的，所述数据储存模块采用分布式存储架构，通过分片技术将数据分散存储在多个节点上，实现水平扩展，并且采用优化的写入策略通过内存写和后续磁盘的顺序写入获得更高的写入性能，避免了随机写入的开销；
18、数据存储模块应内置数据压缩和降采样单元，利用时间序列数据的规律性，采用差分压缩、字典压缩等算法减少数据体积，自动降采样将高精度数据合并为低精度数据，以进一步节省存储空间。
19、优选的，所述数据查询模块具体工作流程为：
20、1)用户通过查询界面构建查询，指定时间范围、维度、聚合函数条件；
21、2)查询模块解析用户提交的查询请求，并传递给查询优化器生成高效的执行计划；
22、3)根据优化后的执行计划，查询引擎访问相关数据索引和存储，执行查询操作；
23、4)将查询结果集返回给用户，支持分页和按需加载，提升大数据量处理的性能；
24、5)将数据通过图表或其他形式展示。
25、优选的，所述数据分析处理模块建立预测模型进行数据的分析处理，具体流程为：
26、1)明确需要解决的业务问题或分析目标，制定针对问题的数据分析计划；
27、2)根据分析需求确定所需数据的范围和类型，从指定来源获取数据；
28、3)根据分析目的构建适用的预测模型，并训练模型；
29、4)将分析结果通过报表、图表、可视化界面等形式展现，根据业务反馈调整分析模型和流程，持续监控分析效果并进行迭代优化。
30、优选的，所述预测模型根据特征的重要性和相关性进行选择，以减少模型复杂度和避免过拟合，利用损失函数对权重的偏导数来指导权重的更新，表达式为：
31、
32、其中，η是学习率，是损失函数关于当前权重的偏导数，e是损失函数，w是网络中的任一权重；
33、所述预测模型采用反向传播算法进行训练，首先计算输出层的误差，然后逐层逆向传播至输入层，对于每一层，算法计算每个神经元对总误差的贡献，并据此调整权重，若神经元j的输入为netj，输出为oj，误差为δj，权重为wji，表达式为：
34、δwji＝η·δj·oi；
35、式中，δj是根据神经元的类型和激活函数来计算的。
36、优选的，所述预测模型在训练中，采用非线性函数使得模型能够捕捉复杂的数据特征，表达式为：
37、
38、式中，σ(x)表示sigmoid函数的输出，是一个值域在0到1之间的实数，x是输入到sigmoid函数的实数值，e是自然对数的底数，-x表示输入值的相反数，1+e-x是分母部分，确保了分式的结果会映射到0到1之间。
39、优选的，所述预测模型中，采用损失函数衡量神经网络的预测值与实际值之间的差异，表达式为：
40、
41、式中，m是类别数量，yc是真实标签，是预测输出，l og是以自然常数e为底的对数函数；
42、上式计算过程为：
43、对于每个类别c，计算真实标签yc和预测概率的乘积；
44、对该乘积取对数
45、将所有这些值相加，得到最终的损失e。
46、本发明提供的时序数据库信息存储与管理系统，与现有技术相比，本发明具有如下优点：
47、高效的数据接收与转换：通过支持多协议的数据接收模块，系统能够处理来自不同数据源的时序数据，并将其转换为统一的格式；这提高了数据的可用性和一致性，为后续的数据分析和管理提供了坚实基础；
48、优化的数据存储：采用分布式存储架构和分片技术，系统能够实现水平扩展，提高数据的写入性能；内置的数据压缩和降采样单元进一步节省了存储空间，同时保证了数据的完整性和准确性；
49、灵活的数据查询与展示：数据查询模块允许用户根据不同的时间范围、维度和聚合函数条件进行数据检索；查询结果可以通过图表或表格的形式展示，支持分页和按需加载，提升了大数据量处理的性能；
50、全面的数据管理：数据管理模块不仅支持对时序数据的增删改查操作，还包括备份和恢复功能，确保数据的安全性和可靠性；
51、深入的数据分析处理：数据分析处理模块能够对时序数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理操作，并进行统计分析、趋势预测和异常检测等分析操作；这有助于从数据中提取有价值的信息，支持决策制定；
52、用户权限管理和系统监控：用户权限管理模块确保了系统的安全性，防止未授权的访问和操作；系统监控模块实时监控系统的运行状态，及时发现并报警潜在的问题；
53、智能化的预测模型：通过建立和训练预测模型，系统能够对时序数据进行深入分析，提供业务洞察和预测未来趋势；模型的训练采用反向传播算法和非线性函数，能够捕捉复杂的数据特征，提高预测的准确性；
54、损失函数的应用：预测模型采用损失函数来衡量神经网络的预测值与实际值之间的差异，通过优化损失函数来调整模型权重，提高模型的性能。
1.时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，系统还包括：
3.根据权利要求1所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述数据接收模块包括：
4.根据权利要求1所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述数据储存模块采用分布式存储架构，通过分片技术将数据分散存储在多个节点上，实现水平扩展，并且采用优化的写入策略通过内存写和后续磁盘的顺序写入获得更高的写入性能，避免了随机写入的开销；
5.根据权利要求1所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述数据查询模块具体工作流程为：
6.根据权利要求1所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述数据分析处理模块建立预测模型进行数据的分析处理，具体流程为：
7.根据权利要求6所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述预测模型根据特征的重要性和相关性进行选择，以减少模型复杂度和避免过拟合，利用损失函数对权重的偏导数来指导权重的更新，表达式为：
8.根据权利要求6所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述预测模型在训练中，采用非线性函数使得模型能够捕捉复杂的数据特征，表达式为：
9.根据权利要求8所述的时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，所述预测模型中，采用损失函数衡量神经网络的预测值与实际值之间的差异，表达式为：
