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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
  h+ X9 C8 I7 O% g4 ]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。
: S' w' Q2 ^. l, K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。
/ m0 J0 @! E% P/ Z2 {加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
) W" v; z6 O6 Q! ?* f
- T) R$ H: X+ F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。
: h, o$ u9 K: p/ @4 K' `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。
% S- v4 O; e" Q. 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)。
; {6 U0 t6 x) l) c- f8 r6 y

4 Z2 i* @4 A- }
. |! q+ F) j$ Q- m
) [( A9 m$ C$ V/ J+ j8 c9 h

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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！
: ~  c) O0 [9 j  |% `- y

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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

* k- O2 t1 g+ H

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作者: wwwdz63    时间: 2021-10-17 11:28
发表回复谢谢分享！

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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

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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
# o* p; Q1 v0 j0 G) o5 D

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作者: 德古拉    时间: 2021-10-20 22:53
very good
* O7 W5 y7 z. ~" z# @1 I4 x5 P

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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

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:58
11111111111111
$ q1 R. w4 A% ?1 K" ?

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:59
11111111111111
& Q2 U1 z( Y" a$ h" q( [2 J) Z

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作者: sjlxdn    时间: 2021-10-23 14:59
谢谢楼主分享
* U2 c9 U- z2 ?. b  [! v% i2 `7 T

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作者: iolia008    时间: 2021-10-31 23:31
哈哈哈  好好好
$ w+ V- t8 {6 R8 f0 p1 S5 U

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作者: zjs796    时间: 2022-7-27 15:24
好棒呀，爆赞！！！！！！！！！
# k, }; i0 n" p3 |% b
! q5 R! n: e# l7 U# J; @

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作者: lucfy    时间: 2022-10-5 09:42

2 d* [  R# b5 v3 e1 G& X% ]' [2 t谢谢楼主分享！
8 R' u0 R7 {5 @( S

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

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