趋势分析（边缘AI推理）
Trend Analysis — Edge AI Inference
用回归或 Mann-Kendall 检验判断序列的长期变化方向与显著性。
01
定义
用回归或 Mann-Kendall 检验判断序列的长期变化方向与显著性。
02
公式与计算
线性趋势：x = a + b·t，检验 b 的显著性
Mann-Kendall：基于秩的非参数趋势检验，统计量 S 与 Z
03
适用时机
冻土退化、沉降累积、污染物长期变化、结构刚度退化评估。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
时间尺度、显著性水平、自相关修正（MK 检验需预白化）；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界环境序列普遍存在自相关与季节性，直接用普通最小二乘会高估显著性。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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