У меня проблема с потоковой передачей данных о погоде, например
{
temp:38,
pressure:1012,
humidity : 3.5
.
.
.
}
{
temp:39,
pressure:1013,
humidity : 3.8
.
.
.
}
Теперь я хочу проверить простые тренды (подъем, падение и поворот) всех функций в данных о погоде, например, темп, давление и т. Д.
Для этого я подумываю использовать скользящее окно определенной длины и рассчитать скользящее среднее для обнаружения трендов. Может кто-нибудь, пожалуйста, дайте мне знать, если это хороший подход для расчета трендов?
Кроме того, я знаю, что с помощью скользящего среднего можно обнаружить только растущие и убывающие тренды, но как мне проверить, будут ли значения в ряду, показывающие поворот, то есть увеличиваться, а затем уменьшаться и наоборот.
Существуют ли другие подходы для расчета простых тенденций потоковых данных в реальном времени?