diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/index.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/index.md index 795b6e7b54..ab97883072 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/index.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/index.md @@ -3,6 +3,9 @@ title: 预测算法 description: 预测算法 --- +import fc-result from '../pic/fc.png'; +import fc-result-figure '../pic/fc-result.png'; + 时序数据预测处理以持续一个时间段的时序数据作为输入,预测接下来一个连续时间区间内时间序列数据趋势。用户可以指定输出的(预测)时间序列数据点的数量,因此其输出的结果行数不确定。为此,TDengine 使用新 SQL 函数 `FORECAST` 提供时序数据预测服务。基础数据(用于预测的历史时间序列数据)是该函数的输入,预测结果是该函数的输出。用户可以通过 `FORECAST` 函数调用 Anode 提供的预测算法提供的服务。 在后续章节中,使用时序数据表`foo`作为示例,介绍预测和异常检测算法的使用方式,`foo` 表的模式如下: @@ -133,6 +136,10 @@ gen_figure = true 算法对比分析运行完成以后,生成 fc-results.xlsx 文件,其中包含了调用算法的预测分析误差、执行时间、调用参数等信息。如下图所示: +预测对比结果 + 如果设置了 `gen_figure` 为 true,分析结果中还会有绘制的分析预测结果图(如下图所示)。 +预测对比结果 +