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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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    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)
    * k1 E( X) n8 D( h9 P& u9 H4 ?- u! F时间序列分解法- A& \- Q5 a+ Q& q7 V
    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。& w4 t! v0 {: `% Y% J
    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。
    " Z4 z, z( z& ]. z/ _2 Q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。
    ( @+ o( A$ p; |! G加法模型为Y=T+S+C+L,乘法,模型为Y=T *S *C *L。9 y( \9 C8 w( Z& b1 c( L
    . i6 K0 p* [/ O3 c# Y
    时间序列的分解方法0 [; ~, z+ a/ ^& [0 j1 u+ p# H
    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。
    " e9 q& n" F0 R0 o  D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。
    " I* ~1 _- C, a* l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。- B2 }8 J8 v. W
    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)。
    9 |$ y9 @5 V. G3 b/ Y$ x0 } 时间序列分解.png 7 [  d; i) R! o6 \

    ( D7 u$ w) o2 O% ]+ X! w) j2 ~- c3 m
      P3 r$ u6 v% m% u8 R
    $ a! {, s- r3 X8 x$ t
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