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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]
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)   k6 i& M+ g; X0 |0 O4 ~' F% q8 V
时间序列分解法$ I$ [& X! h4 T2 ^  Z+ Y  G- i
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。" H% f0 h6 I" `- _
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。
/ O8 j  T; Y. J0 S" K6 V% s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。& m2 L! L, e1 h" r& z; a
加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。7 X( ?* d/ l- C
; U: l, t2 U7 F, I% S
时间序列的分解方法9 q, W7 y0 r, z( q# Q
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。
3 k! r- c6 z( k! P/ b% P# J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。
6 F" [' i$ e1 B$ m' ~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。
; M5 ?+ f( w+ n& F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)。( m4 b) s3 F2 ?0 W7 ?
时间序列分解.png
- {1 Q  }1 N3 T4 N* O' g2 b, f5 {$ w* I+ @* L' L0 R
' _5 @, l. {( \" p7 A+ I
0 T. c$ E5 y4 i. D" G  a0 D# E

+ K$ {7 {% s3 f$ g! M; Z* k
作者: 15677918198    时间: 2021-10-16 21:47
发表好棒
: U% L- C% Y- N- {
作者: 2893130050    时间: 2021-10-16 22:27
谢谢楼主分享！6 \5 C7 R, @4 V3 K7 ^
作者: fgfroom214    时间: 2021-10-16 22:58
好，太好了，正需要这些东东参考. x/ j3 i) f) J
) u7 L4 ?: I: r" I
作者: wwwdz63    时间: 2021-10-17 11:28
发表回复谢谢分享！( s3 f+ A: q5 F) N; V1 M7 M
作者: carley223    时间: 2021-10-17 16:24
谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦
$ t1 j9 e4 Q! s
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% [5 _) W0 q. [0 r! I0 ~9 k9 i- ]
作者: 德古拉    时间: 2021-10-20 22:53
very good
: ^& D" u& d( n& ?* ~' Y& y$ H
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
+ a* I, J1 }0 `$ V
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
" {8 @% n7 }; ]  m0 V7 N: n; Z
作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:59
谢谢楼主分享! t! D  J$ D6 C7 J
作者: iolia008    时间: 2021-10-31 23:31
哈哈哈  好好好
3 a7 Q6 J, F5 |, P1 K; |' }
作者: zjs796    时间: 2022-7-27 15:24
好棒呀，爆赞！！！！！！！！！" ^* @$ h7 Q0 {1 P" o, y) _6 F

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作者: lucfy    时间: 2022-10-5 09:42
2 ]2 V* [+ G' {& W3 M# k! L
谢谢楼主分享！) v/ g: E2 X6 f2 e
作者: 123050885    时间: 2022-10-6 20:27
感谢楼主分享。。。
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