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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
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    [LV.7]常住居民III

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    1#
    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) 5 j. ]4 B1 p/ y* @# A  y
    时间序列分解法
    6 V# r' Q/ y* y, ]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。" {% h1 q+ G& b7 r: 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。
    & \- h6 c# [& q6 {1 ~0 B8 F7 d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。7 Q1 }' M, D9 v, R4 O
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。0 R, p2 g  B: A- ]# M/ L+ V$ O6 I

    ' O: e8 u5 N( \8 n: P* y% i4 V时间序列的分解方法; ~! f$ Q/ E. o! W
    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。
    5 R$ }; ^. G+ q9 G* m* d& X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。8 p+ w5 R2 x6 F. x0 R+ A" z
    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。" C7 H/ O* w9 |4 [- @' q" _  i% R9 U
    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)。
    , K$ R0 f, o3 H- O1 }$ Q 时间序列分解.png
    9 e; r: ]+ s3 s, B6 S+ q( I3 b- `$ ?9 s6 O% k* m

      d, _/ P% u) N( b( S5 Z5 P- Z- \5 _1 p) s2 ?* I: N
    / a  a0 l7 Y1 d/ w5 U7 e4 @
    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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    5 `. w8 q7 b7 {6 p2 T6 W
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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！' o- r8 O" J" k$ C; r
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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  L/ W2 J8 q0 U: C. F) K& e. r

    - ]1 F+ p% e# e; U* o$ s
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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！" B" p* G, l2 H, x: i. e# w
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    carley223        

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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* {' J. n+ _. f, `. V6 C7 Z% _9 Z6 V
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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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    德古拉        

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    嘶嘶。。。
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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% y6 o. \4 a2 w4 x" 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2 T' U  b6 ?9 k) h
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