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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
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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)
    : X  N) o$ [( G4 l( `0 R" E- y时间序列分解法& b- _. z$ E% G6 q0 k4 w5 M% l9 S1 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。
    ) m& g- K, y; i* q( x* i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 r7 `- c7 R- w* 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。
    , g, u( W0 l0 V" Y2 D1 d加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。- v0 T6 H+ \& W8 y  N) V

    ; I; e* e1 D) @2 v时间序列的分解方法; _, F8 Z: N% p* D' [8 @6 K
    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$ ^- u, }$ G" ?5 D3 ~+ M
    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。
    # H3 C" ^8 u  q: `1 N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。
    ) _$ s- D7 j" G* r  u9 S) A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 Q+ J. k  s0 L/ U+ d
    时间序列分解.png
    2 c, x2 i* N8 v; E; k3 u- j- t" f2 P6 @% R4 Z6 j
    6 c3 B  }$ h; e  R) b

    5 u. g6 \, Z/ T' q+ z
    9 D* q7 X+ S; T% `' s
    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& ~- _( r; i& L  P
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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！
    : P* Q1 M) z5 W# z* l
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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
    0 Z* s, q! n7 K0 p% ^! P; m( a/ k, j. ^
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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
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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$ y9 ?1 p( h# P% s6 P
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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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    发表于 2021-10-20 22:53 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    very good$ K2 N- b& ~9 a3 c# p+ n
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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5 Y( ~; P+ d$ G6 M
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