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运用“时间序列分解算法”的"华为杯"获奖论文集合

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  • TA的每日心情
    开心
    2023-3-15 17:49

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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2021-10-16 19:55 |只看该作者 |倒序浏览
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    时间序列分解.zip (2.33 MB, 下载次数: 13) 7 \6 M$ U1 r4 q' G
    时间序列分解法, a; z% A* Z2 a" w
    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。$ s6 T7 F7 x; V, c. L( x  W
    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。" A- d- \. a+ f
    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。" h' j* a9 Z" ?5 Q* {; a( R' l7 m
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。( q! k2 A9 w8 Q* p* M( g' \

    ( i+ s  J9 p  e/ t时间序列的分解方法+ l$ g: ~8 D$ ^. Z) ?
    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。4 ?0 f# I3 t' \9 O  }5 @) h
    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。' s0 \3 w2 ^7 |3 ]- W6 @$ J
    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。8 r! _* r" v! @! Q" u; Y3 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)。
    $ r! M/ C, ?3 Q9 L8 R  D8 ] 时间序列分解.png 4 P& ^/ c+ o& b6 F/ y
    9 F( D- x. y* B9 n. h% M& M
    & @" v" N/ k( s8 K% i

    $ y: Y7 @( u7 g! a* i5 E; Y7 z: u: Z. R& L5 [0 [+ Q/ s
    zan
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  • TA的每日心情
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    [LV.1]初来乍到
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    发表于 2021-10-16 21:47 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    发表好棒; H4 v1 v0 M5 ~
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    [LV.3]偶尔看看II
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    发表于 2021-10-16 22:27 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    谢谢楼主分享！
    " N4 {" d$ B- n, _# O
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    fgfroom214        

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-10-16 22:58 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    好，太好了，正需要这些东东参考6 w# d" |4 |; M5 `6 Z

    * [  G# {. ~0 Z. A# y% Q$ a
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    发表于 2021-10-17 11:28 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    发表回复谢谢分享！
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    发表于 2021-10-17 16:24 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    谢谢分享啦啦啦啦啦啦啦; L8 [4 K- ?- D
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    发表于 2021-10-20 14:17 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2021-10-20 14:18 手机频道 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    发表回复谢谢啦
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    发表于 2021-10-20 22:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    very good
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    德古拉        

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    发表于 2021-10-20 23:05 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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    有一篇是emd 不是时间序列请更正4 m. J3 C, w0 A% n9 p" |
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