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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 [打印本页]

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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
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2021-10-16 19:39 上传

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时间序列分解法
, z" I! R( \2 D3 D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。
3 {" k/ g% d2 z" G3 [! L5 E$ Q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。
! W+ f- V! M, A- v; e1 X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。
, ^0 I; h% ?; G' N* l' I加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
0 ^/ \! Y; e1 [" o0 l8 ?# S2 f
( a5 Z/ k) d7 u* |时间序列的分解方法
  t$ [6 u/ U+ y- C, n9 t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。
+ J5 M5 @- D! t, c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)。
+ G* `3 c+ q1 V. W" h$ {
4 _/ J' T4 c+ J: [: t
/ c  e- h9 U# m! U1 P% }# M( z

1 `# q* L" ?  H, M

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作者: 15677918198    时间: 2021-10-16 21:47
发表好棒

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作者: 2893130050    时间: 2021-10-16 22:27
谢谢楼主分享！
8 C/ k; _8 g1 X1 B" ~& R

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作者: fgfroom214    时间: 2021-10-16 22:58
好，太好了，正需要这些东东参考

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作者: wwwdz63    时间: 2021-10-17 11:28
发表回复谢谢分享！
8 x* I3 _5 ?6 q9 K/ G

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作者: carley223    时间: 2021-10-17 16:24
谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦
! ]0 r( L9 {0 a) o3 l% p

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作者: 雨路    时间: 2021-10-20 14:17
发表回复

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作者: 雨路    时间: 2021-10-20 14:18
发表回复谢谢啦

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作者: 德古拉    时间: 2021-10-20 22:53
very good
! N  X; A. }; v2 ]7 O) a

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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
5 |! X2 M: X* o. r. _# ~

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:58
11111111111111

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:59
11111111111111
: L1 V& _! ~+ b: _, ~1 p

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:59
谢谢楼主分享

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作者: iolia008    时间: 2021-10-31 23:31
哈哈哈  好好好

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作者: zjs796    时间: 2022-7-27 15:24
好棒呀，爆赞！！！！！！！！！

- _0 d2 k* d- t/ [* D

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作者: lucfy    时间: 2022-10-5 09:42

! M3 N( W) B% J! c9 V4 y  }9 G1 _7 [谢谢楼主分享！
, M8 z# i3 Q1 z3 O2 G1 q4 o7 b& a* {

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作者: 123050885    时间: 2022-10-6 20:27
感谢楼主分享。。。

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