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多维时序数据的产生、传输、接收、利用的生命周期中，可能会因为种种原因出现多样的错误，带来数据质量问题。这些数据质量问题会使得针对这些时序数据的分析产生具有偏差的结论。现有技术中，利用基于平滑的方法，对多维时序数据进行修复，这类方法虽然效率高，但是修复的精确度却相对较低，并且由于方式比较简单，很多原本正确的数据也同样会被修改。本发明能够有效提高修复效率和精确度。

本发明提供一种基于速度约束的多维时序数据修复方法及装置，所述方法包括计算多维时序数据的每个子序列内任意两个数据点间的速度，所述多维时序数据包含多个数据点，数据点间的速度表示两个数据点间的距离与时间差的比值；基于每个子序列内任意两个数据点间的速度，构建速度约束方程；根据所述速度约束方程，确定每个数据点的修复值。本发明提供的基于速度约束的多维时序数据修复方法及装置，通过计算子序列内任意两个数据点间的速度，并构建出基于任意两个数据点间的最大、最小速度的速度约束方程，根据速度约束方程，确定每个数据点的修复值。

本项目的研究成果可运用于建立 Apache IoTDB 集群、分布式版本架构，有助于 IoTDB 更广泛的工业场景运用。目前，以 Apache IoTDB 为核心的物联网原生时序数据库管理系统已在国家电网、国家气象局、中航成飞、中核集团、长安汽车、金风科技等企业广泛应用。

天谋科技由 Apache IoTDB 核心团队创立，团队聚焦大数据底层技术软件研发，针对企业组建物联网大数据平台时所遇到的数据体量大、采样频率高、数据乱序到达、分析需求多、存储与运维成本高等多种问题，为企业提供海量时序数据管理的高效解决方案。创始团队由 Apache（国际最大开源软件基金会）旗下 IoTDB、PLC4X 两大开源物联网项目的发起人和核心开发者组成，汇集了来自清华大学、UC Berkeley、微软、德国弗劳恩霍夫协会（Fraunhofer-Gesellschaft）、德国法兰克福能源集团等一批数据库核心技术科学家和工业资深专家，拥有十几年研究和服务工业用户的经验。在时序数据管理领域，团队成员拥有中国、美国、欧洲等发明专利30余项，并在 ICDE, SIGMOD, VLDB 等数据库顶级会议上发表论文多篇。

近年来伴随物联网和工业互联网行业的发展，高效的物联网/工业物联网数据管理技术成为工业界的需求热点。针对工业场景中机器设备、传感器等终端上报的时序数据（按时间记录的数据列），时序数据库 Apache IoTDB 为更好的管理时序数据提供了出色的解决方案，能够帮助企业更好的挖掘时序数据价值。

技术由天谋科技（北京）有限公司的 IoTDB 核心团队研发，预计应用于各工业领域公司以 IoTDB 为主体的时序数据管理平台中。