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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) " v1 w" \# Z0 f4 R/ Y; d4 Y" [8 h
    时间序列分解法
    4 ^  I" ^) w# D5 W; j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。
    8 o' [' j. }1 @- {4 y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。; w7 T& `% }4 K. b
    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。
    2 I3 H( I8 ~" z! o加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。  o' Y8 P/ v0 k; n
    ; Z" J8 T9 H+ N/ z3 T4 K) f% L2 y
    时间序列的分解方法
    5 o) G* n) n/ y3 X9 r7 C( u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。( ~( H" \) K4 Q5 a7 W9 Y
    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。0 }! U- }8 Y% A) V- Y" e/ D0 S4 c, g
    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 l& ^1 s, \% K2 v, T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)。
    3 f+ Z* n/ B& I: W: U/ M 时间序列分解.png
    3 z: `4 D" S3 C% @2 K, v1 ?9 ]3 i5 b% Z# x9 o7 I
    - h0 s' E) z0 k  c8 [' u$ ^) l( ^; h, p6 x
    # h+ ]* ]. f5 y1 s* k5 h

    , \- }/ Q3 W: k
    zan
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  • TA的每日心情
    难过
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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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    & D' t% f# v: D4 z2 O% O/ E
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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！4 p0 _- l6 C3 K% e
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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5 t% x: C0 C$ Z$ }3 B8 ?5 X

    % E' |4 d% A. N. h6 t2 B; Q1 U
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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！$ T( x4 N: M, y% K+ I; x
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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
    7 X! G+ d, ?: ^9 [( m5 Q
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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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  • TA的每日心情
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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
    ( c" \- ^+ j0 A8 v
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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 J4 x6 P7 ^& F% L
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