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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) $ G( P/ q9 Q7 {2 ^5 Z" c% ~4 ^. O; {
    时间序列分解法7 l5 U, b  \7 p: ]" H) m; w5 U
    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。
    9 o$ q8 i! c. m/ \% _  V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。5 E# }: ^6 i( ~, ^& G* q+ m* j
    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。
    ; }1 {  [  B8 D) g/ E  o1 C5 L0 t加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
    * @) t. F3 \) R/ w4 x4 q, X0 B* i2 m# R/ _
    时间序列的分解方法
    * ^) N( l( f% l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% X5 F7 R! X4 _. K: T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 e9 ?, `" b) y0 V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。3 W7 K8 N2 O- ^
    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)。# v+ c% z( o, c& Y6 s. j3 k
    时间序列分解.png 7 ^2 D- O0 r" J9 f) G; g4 m: R% E/ F

    - Q& E4 r9 }  [0 G/ u" [) ^5 n+ X# i, c/ M6 q
    # B- d# V# b4 O4 q1 y) k
    / l! _$ m! v2 U8 K0 h$ W
    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
    发表好棒" N1 C( x# x( T7 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！
    1 ^8 i( a* K- j
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    fgfroom214        

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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
    % V( f4 s) J, ^* h, n! J8 H$ M% W& Q
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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" F& Y& H" a* o7 S5 M
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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
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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 good4 _: N. D" r0 e8 u4 r
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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 [* W: Z) Y" H5 ^% X0 g# c1 G
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