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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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    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 v  _% |; I7 C# S4 p9 O8 c3 }7 Z4 d时间序列分解法
    / m# p% k3 o5 I1 ?/ @1 l- O: z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。; j; `) ^$ ~! R0 Z3 \1 f
    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。
    8 n) N' h/ m3 N4 o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。
    ( i; I. N# e8 q0 M+ d' R加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
    0 b9 e3 Q& t7 y/ k1 u/ a' N/ a+ t9 r) ]7 ~8 c; G
    时间序列的分解方法+ o8 H) U- m1 \- @9 W0 p# m
    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。
    . F( X- 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。
    5 m" o; ^5 Y% p3 p# A# ]+ a( U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。
    6 U4 x- M4 C* C  W) V6 x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)。1 }3 w3 L5 X  M, R' j
    时间序列分解.png : L  R) e! Y8 H
    ( ]' U; l7 O( V. Z
    3 P5 y& m) n% ~
    # K* F& e# k: D3 }- U
    0 O  n2 h  F$ l
    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# c& ]5 \( W; x8 Q+ w8 H3 `5 l& c1 s
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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！3 t7 O; \& N: b1 n' ^" T2 @
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    fgfroom214        

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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
    , N# Y8 |$ a% D2 @7 Z7 f
    & o' M5 q# s( A$ F/ x
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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！
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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" K( z% U# ^5 [% I% 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; a) B1 r$ s9 w# s, B  I- N
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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$ ^9 W) d( x/ o( w. i
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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! F/ E& X0 U: B6 p( R8 ^- n2 a
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