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标题:
运用“时间序列分解算法”的"华为杯"获奖论文集合
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作者:
1440359316
时间:
2021-10-16 19:55
标题:
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.zip
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2021-10-16 19:39 上传
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4 H f; j4 V f7 C1 p
时间序列分解法
! \1 L v1 n9 q, c( r. T0 u
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。
8 A1 n s- D8 n8 [4 I9 ]$ O
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。
! ?$ N' R: n: G; o+ J
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。
# i6 n4 [/ ]0 S4 P
加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
7 u9 V& h) B! f
1 f: e% |/ m4 h% i$ {; Z
时间序列的分解方法
. _' b. N# e; l/ i
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。
( q O# Q* [6 v4 d: c4 [
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。
; H- F) {3 H; G+ }6 @
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。
& A* b: ]5 w6 d! \: W2 {% v, ]
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)。
7 s. N# m0 I- i5 F( r
2021-10-16 19:55 上传
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! |8 n' i* Q8 C( @
* f3 \4 e } U
! O5 M5 L2 j; D. P( G- Y
$ m' i. j# O9 c
# d1 c3 w! l. S) r
作者:
15677918198
时间:
2021-10-16 21:47
发表好棒
% t$ \, e, N7 H0 F# w8 i2 }
作者:
2893130050
时间:
2021-10-16 22:27
谢谢楼主分享！
8 z @2 T: r1 R( h
作者:
fgfroom214
时间:
2021-10-16 22:58
好，太好了，正需要这些东东参考
* ^) y& l! z9 Y6 T0 h r$ A' Z/ {2 N
; e- E0 Z* O c! D- H
作者:
wwwdz63
时间:
2021-10-17 11:28
发表回复谢谢分享！
# `! z6 J) E3 I5 `; h
作者:
carley223
时间:
2021-10-17 16:24
谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦
. U; J* ]5 z% C& G n
作者:
雨路
时间:
2021-10-20 14:17
发表回复
& ^& c/ y4 u+ v% D
作者:
雨路
时间:
2021-10-20 14:18
发表回复谢谢啦
4 y' u- G8 d4 e l9 C
作者:
德古拉
时间:
2021-10-20 22:53
very good
( `; ]& g. N: C# Y% w
作者:
德古拉
时间:
2021-10-20 23:05
有一篇是emd 不是时间序列请更正
8 x' D, t+ T1 q' U. V7 X3 k
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:58
11111111111111
2 S7 h+ V/ G: I0 u
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:59
11111111111111
; r- I0 B7 [0 B/ n) p
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:59
谢谢楼主分享
$ L. a& o5 i' m% C
作者:
iolia008
时间:
2021-10-31 23:31
哈哈哈 好好好
( o9 W5 w9 \: @! `
作者:
zjs796
时间:
2022-7-27 15:24
好棒呀，爆赞！！！！！！！！！
: V* W$ c5 x Q$ D7 t( ~
' e/ j1 { u# N
作者:
lucfy
时间:
2022-10-5 09:42
- n. g8 ^. J4 b4 R9 b, R" Y0 G& |( q
谢谢楼主分享！
& N2 B# d! d( d& F& b6 d4 X
作者:
123050885
时间:
2022-10-6 20:27
感谢楼主分享。。。
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