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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: 12) + w! r: z7 W4 G7 E) d
    时间序列分解法
    % d; R! }1 E0 m9 b# t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。
    , P7 @3 Q" K2 B& ]2 x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。' J' G. S; f4 a
    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。$ E9 M+ e( x: k$ R4 E4 T
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。1 r  a: e9 G2 P( Z& [
    2 f! I) q. ^8 M
    时间序列的分解方法
      v  C! R/ {# D! [4 x% Y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。2 P+ Z$ k) ]8 x! g5 o
    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。
    / [3 N" E- a* F+ v, C/ p0 C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。1 n" c* v' y1 Q, q7 Z' S: }' ?3 K" G
    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)。
    ' ^7 p* \' v- U# D9 w 时间序列分解.png 4 u3 @+ F' \( g4 p% f
    5 d6 i4 o& w  y; i/ M) x4 g4 w
    % ^/ p  o7 a$ e9 S8 C) N+ v

    ! ~9 W1 q% b. w; U, Y3 h" h/ _: H# h4 R8 A5 m% ^
    zan
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  • TA的每日心情
    难过
    2021-11-8 09:30

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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！" C. F- x8 K1 T1 Z% o9 ^
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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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    群组: 数学建模

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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: q& w# ~" x7 }2 U1 p. P' j
    6 s  E' p" |  K! r  e
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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！
    ! D# \; O+ D# ^& w" G3 W
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    carley223        

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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 2021-10-17 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9 m$ h. _3 n: D8 e
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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" U9 y$ w2 ]  M8 _7 ?: B" D
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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
    % E0 L5 C% e* S9 M& X6 b  e
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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
    0 e7 i2 b& j3 [0 a+ x
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