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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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    1#
    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)
    % u/ z; C1 {: z* Y+ h# T6 r( V5 A, j时间序列分解法- \5 K5 p, N# a# v; b
    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。
    % w2 D$ {( K& s' ^1 i1 D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。
    6 M$ c  M3 V! \( C8 {% a3 Z1 H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。- h5 b# ~4 `6 S  U# {
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。, n$ A: y+ O5 U5 b; ^: o5 V$ ?$ ]) R

    # J/ ?7 w0 h1 x2 K时间序列的分解方法
    , B" |: H7 Q7 H1 h/ B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。
    , n# R1 j* W/ J( V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。
    ( m# R- w4 W" V, F% e9 ]' b* 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。
    ! S. ?/ @! m7 o4 a6 [7 H! j$ m3 ^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)。
    - U( T3 S/ R1 }% {6 k/ A/ u8 @ 时间序列分解.png
    : D; e* E6 m: {: P, ]& {" u
    ) Y% Y3 z6 `/ Y1 ?/ |! p, s
    ' w" C" b9 o# }. j. Q
    1 k  A% P2 f; }; L; u4 f+ V) {4 O# B' |& n
    zan
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  • TA的每日心情
    难过
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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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  • 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！
    7 U5 d, W- V  d# |
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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7 v# ~5 A/ q/ t5 c
    * J0 i) n: Y4 o
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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
    , t1 u& m5 \  C3 u$ u7 h
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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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  • TA的每日心情
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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 U6 x" F4 g4 Z0 D5 b
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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$ n# k/ H8 l* T& s7 T) v2 W  e
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