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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) 4 K2 x9 E# a6 C, _
    时间序列分解法
    & e9 R( S2 B, S7 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。
    2 q2 w* }7 |$ o$ }, x9 h2 L0 T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。
    $ G9 T0 l5 R0 l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。
    4 ]% m2 m, F# X5 o2 s8 S加法模型为Y=T+S+C+L,乘法，模型为Y=T *S *C *L。' U4 [/ p* N2 C
    + N+ A3 F/ n& ]  V
    时间序列的分解方法2 d. g% F$ y; x9 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。
    2 c% {9 [2 X/ H! i& h7 v! 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。
    4 d* T. E. x4 y5 d& o2 ]* w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。  |8 t$ E$ a$ R" J3 z% P8 [( ]. u
    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)。6 h1 ]2 ^9 g& r; x7 |' J: v4 {: w( b2 S
    时间序列分解.png 6 X9 a; ]3 K" K% u) u; w0 o  l
    6 }, X; c0 J( P0 M* a; o' q

    , X9 o: z& `. A! F4 m7 Z4 H& U
    $ f) I9 q6 e" z! w% [8 s
    / o: O/ a) p1 \6 V' j
    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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    , n8 z: _. `- ]+ E+ X9 d
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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！  o3 _% Q3 l4 M) k0 P; a+ Y+ P4 |6 D: ?9 W# Z
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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/ L5 s* n. ~* z
    ; g. ~3 j+ v! ?
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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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    7 v8 \7 H, h0 Z8 w1 C0 H9 v0 ], v
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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
    . k; o" M6 P( }, t7 H. Y
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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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    德古拉        

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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. l7 r3 ?# M' M% Y1 F. @( j
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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
    ) v7 \( c( z# m7 f2 G+ t7 x
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