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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) - ^2 F' _) P9 U0 B9 y
    时间序列分解法
    : O8 u7 D! X+ k3 Q+ I3 e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。, \6 o( \  @, z! l3 j
    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。
    0 x/ R! {9 x1 f2 i" D, B/ ^( n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& T* V0 a% [加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
    3 `$ V+ I  I7 `. O& r6 P9 t; g% R7 }" D6 S* F- _
    时间序列的分解方法
    5 E' ~7 i. ^/ _: [2 M9 d$ X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。1 ]! x* 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。
    ; o! d& w8 Z7 o1 q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。
    . A6 P8 |  \5 T$ o9 O! u2 z5 B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)。. f% M5 m* @/ j( a% E& R
    时间序列分解.png
    * B6 p, ]9 z" q/ }5 s: R9 F7 X
    ! G7 ]. V6 G% C: Q- n( u& e& i% ~4 [/ N1 r# G  J5 Q" }

    & K# G  O  V. L) z& |
    ; v9 D% P# A* z4 W
    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
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    / L& E, _! f# Q3 [: Q- n
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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 \% k3 E; |- d0 B0 u" Q: |( L! V4 h
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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; {" v6 N* Z+ C* S+ c  e
    / p; L9 s5 j4 I* {
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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) {7 M. N( Q( j  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
    发表回复谢谢啦  {6 Z9 J' U5 n4 U* [1 o
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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
    8 V: P1 ?! K) x; W% `
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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
    % D! o' W/ K5 x. ~& x$ e: V
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