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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) - n- Q. Q2 ^. i) T% S
    时间序列分解法
    ! s4 v7 T; u$ ~  z3 v3 ?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。, N. ~4 {+ \- D, D3 J2 W3 a
    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 Z, A4 S5 Z5 p, 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。
    7 @9 ~4 [2 ^: F, j5 w7 o; `加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。0 q5 q/ y6 t: ?+ ?; U/ S$ x
    # y- ^% `1 @$ w; W. X" b
    时间序列的分解方法% h2 c2 \0 x( _6 T
    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。2 \) k- S4 y* G: D6 S
    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。. b% ~$ I( n2 F4 r' \* M: D$ h  y/ o
    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。
    ; B& _4 a0 ?2 R1 k% E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)。, {) ]. E& X2 W/ o, W$ j+ O
    时间序列分解.png
    4 f/ l8 S8 c: c6 V& q- @3 J, u# ]; A; b6 T, ^: l5 f
    $ S* z$ v% O, W3 N' w3 D* x
    ) w( z6 t' X5 W! L
    $ U) d* f0 n# `8 u5 ^6 `) V
    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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    [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！0 Y8 s% h+ [6 Q
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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$ w) D( j$ `$ X' R
    8 `% f$ B; M2 z' n) [
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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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    [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( `1 s; n; z5 p5 d
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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 }. J3 z9 A6 r& H+ m$ p, |. ~
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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 W8 C# }# R, H( ?
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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, o1 S) h/ H! o2 [* ~5 ~
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