运用“时间序列分解算法”的"华为杯"获奖论文集合
时间序列分解法
时间序列分解法是一种分析方法,包括谱分析、时间序列分析和傅里叶级数分析等。
时间序列分解使用加法模型或乘法模型讲原始系列拆分为四部分:长期趋势变动T、季节变动S(显式周期,固定幅度、长度的周期波动)、循环变动C(隐式周期,周期长不具严格规则的波动)和不规则变动L。
时间序列Y可以表示为以上四个因素的函数,即:Y= F(T,S,C,L)。F()常用的模型有加法模型和乘法模型。
加法模型为Y=T+S+C+L,乘法,模型为Y=T *S *C *L。
时间序列的分解方法
运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然后再用按月(季)平均法求出季节指数S。
做散点图,选择合适的曲线模型拟合序列的长期趋势,得到长期趋势T。
计算周期因素C。用序列TC除以T即可以得到周期变动因素C。
将时间序列T、S、C分解出来以后,剩余的即为不规则变动,即:I=Y/(TSC)。
发表好棒
谢谢楼主分享!
好,太好了,正需要这些东东参考
发表回复谢谢分享!
谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦
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发表回复谢谢啦
very good
有一篇是emd 不是时间序列请更正
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