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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
(2.33 MB, 下载次数: 13)
2021-10-16 19:39 上传
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时间序列分解法
; P& X4 p5 a- r: M3 f9 e. i( v
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。
% t( g0 r9 o) e+ y# x" B
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。
0 N. P9 K0 e3 Q) J$ o
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。
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加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
+ w( l8 N; f8 d2 u5 ^" x0 C' U3 k" @
# O% G! |# Y. C6 `4 o+ `; t
时间序列的分解方法
% u8 n2 F: m* `2 m7 q Y
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。
; A# h* r; \( m' y# t, y8 E
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。
) t& J0 I2 ^: D j! q6 ^
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。
. T. j, [; }5 l* ?7 X$ ]) K
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)。
% @! e# c! h# e5 ^* m
2021-10-16 19:55 上传
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1 k( h3 q/ k; c3 D1 U
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0 D: T; X' ?. a* B- d9 G( m
( b- b! B' O Z% v1 k6 m! ^
作者:
15677918198
时间:
2021-10-16 21:47
发表好棒
' F" H* [( {3 ?/ m3 q3 n
作者:
2893130050
时间:
2021-10-16 22:27
谢谢楼主分享！
( o( ^3 o( O8 n- }
作者:
fgfroom214
时间:
2021-10-16 22:58
好，太好了，正需要这些东东参考
X" X/ a4 X' ?8 d: E& N; ]
( J2 b4 {. W+ T; k d% C$ j7 Q/ V
作者:
wwwdz63
时间:
2021-10-17 11:28
发表回复谢谢分享！
3 [0 Q! c5 |! l
作者:
carley223
时间:
2021-10-17 16:24
谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦
8 y5 R0 n; x! A/ ?
作者:
雨路
时间:
2021-10-20 14:17
发表回复
) X, j# p8 R8 p: S5 {3 J* |' p
作者:
雨路
时间:
2021-10-20 14:18
发表回复谢谢啦
8 V' ?; Z% b+ w7 z/ A1 J
作者:
德古拉
时间:
2021-10-20 22:53
very good
( m& O! l3 P( n7 w% d& N' \
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
9 K9 {: p9 a* f% D9 a
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:58
11111111111111
7 B4 z: u7 T/ { p2 b4 ^
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:59
11111111111111
1 i7 s' T0 C( n0 S0 q
作者:
sjlxdn
时间:
2021-10-23 14:59
谢谢楼主分享
5 I/ D6 w9 M) s
作者:
iolia008
时间:
2021-10-31 23:31
哈哈哈 好好好
& Z ` b4 C1 v, A% f
作者:
zjs796
时间:
2022-7-27 15:24
好棒呀，爆赞！！！！！！！！！
' e! e$ K+ ^4 o8 N9 r
$ D9 p& X/ B' u# _ L( ~ k+ t
作者:
lucfy
时间:
2022-10-5 09:42
. q# G# V W. S( i: z$ Q
谢谢楼主分享！
! {3 B) z1 P! R# T: a- o6 S. _( X
作者:
123050885
时间:
2022-10-6 20:27
感谢楼主分享。。。
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