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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)
    * a+ {1 a, H4 q5 w2 k$ E( }( ^时间序列分解法; r* n& ?! |% c6 m
    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。
    ! A7 N0 e. X" P* T+ \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。2 p7 r6 g1 J7 Z! M
    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。
    : d" |4 O7 Q# z加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
    ' B7 S( _/ c  g
    7 }: z. `; B) a/ P6 }" ]时间序列的分解方法% R. P) R) H0 W- N
    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。$ m$ i1 i  k  N7 z/ v
    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。* B2 ^( S1 Z* z# 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。* h) L, @' g) k3 x9 k: x
    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)。
    4 n3 q6 G* R8 `/ ] 时间序列分解.png
    # X* ^$ I( ?5 c. k3 X: p  J6 Y% a% `1 c( x
    8 I1 K, X* {. M
    % l' B2 g2 N0 a2 T

    . h# h7 }, b6 o
    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
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  • TA的每日心情
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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！0 Q9 i. {+ n: ?2 I; p5 u! G+ M
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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( _: M! a* j  ]" I9 i: B8 x
    ) H" y& j$ o9 x$ A7 ]
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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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    [LV.1]初来乍到

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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
    & L9 }9 A( |6 \0 ?- n( s& c3 N. t
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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3 g) g- x3 t# K' W
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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: m& f$ x- x. a; P* T# t
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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
    % c5 N) A* }- e6 B& i1 N1 B7 Z
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