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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)
    7 r7 Q! h5 `; Q( K3 K时间序列分解法
    0 |/ I3 _5 ^6 q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。# r2 F2 d4 j3 x* Z4 o. L; m
    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。/ E2 k1 t5 Q" ]* a
    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。+ ]0 g7 R) a8 p3 P' D# Z- v
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。
    # h# j* a, q5 f8 v  L( W
    ' e! `, r" H' @7 j0 A' T时间序列的分解方法) r* Q# X/ g0 _- L% i  a/ V/ P
    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。
    6 z( d: a) ^5 D" u5 M3 e% K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。6 V* M% X0 z/ R& k5 |- l
    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。
    # E5 V6 h1 R1 i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)。
    9 Y8 i, _& ?, j8 z6 O# a 时间序列分解.png 4 Z8 P/ |# e7 _% ^

    5 S3 ]( @: B1 a6 m) w! k
    ) O0 G8 ^8 I' H$ s5 _: n
    1 c, W& F; l5 f" a; |( y. s
    8 v- E) s* M, D- H9 ^
    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
    发表好棒$ A# l3 H1 L0 N2 a  o+ Y  X2 \
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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！
    & s( e5 z) [) T
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    fgfroom214        

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  • TA的每日心情
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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! ?) _: L# U! B! {
    & U; `# ~& S* f# J# b% _& D& w
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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: X" M7 B2 S0 W( ~* C
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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 good
    ( Y3 {' ^8 F+ I% w# z
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    德古拉        

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    [LV.7]常住居民III

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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
      i' z- S( b( _/ m4 E$ e
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