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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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    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 s% W# i! N3 x' M时间序列分解法: ?: L, W  C! q# r. D* H: ^
    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。1 |" B. c9 @' v5 O5 g6 j8 B
    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。7 K( C$ W/ o2 Y' @* D% F
    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。  b# M- n# R5 H! w& ?1 }
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。+ w3 Y( ?8 }. [6 D
    5 j! A6 ?( d8 n7 X, d9 N( s
    时间序列的分解方法+ k' J: D; W: Z; O" R" 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。
    6 a8 X! Q/ J$ _$ U: `5 [! B3 r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 E; l% O: p5 g; i
    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。
    % I* B& z* x# L: F# ]1 o% e& d+ }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)。; T1 ^+ G  f' _3 q" U* P
    时间序列分解.png % G# l3 R# {$ [: m
    $ `/ B7 k, O; |
    : w, ~$ B1 [0 z# v( ^$ q

    , R  {: e# ?# G2 t, ]6 n# M4 R. @  c8 o  I2 C1 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
    发表好棒) B, F6 f$ \! N* y1 g% o
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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 g4 G. a3 {8 Z
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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
      P( [; u; }' d1 _' V' X
    + t( x/ n, H# q' P% T: b9 N9 {9 v0 w
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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！$ J) A' p" ?! G& U
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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. E# Z( |& b+ b0 o" ~
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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, [7 R8 c' T* K+ ^& i  c
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  • TA的每日心情
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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
    % E! a9 Q  k) ^  @3 f2 x
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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
    , Z# F3 ^# _( ~0 Y. x  |" n5 S
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