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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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    1#
    发表于 2021-10-16 19:55 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    时间序列分解.zip (2.33 MB, 下载次数: 12)
    6 f1 o/ O0 A" L8 h) F. [时间序列分解法5 s, t, J: X7 B! A/ ^9 Y8 O1 S, z
    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。! J* M0 i( p6 s+ z/ }- ~
    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。
    & s( Z7 _8 f: B% ^$ P. S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。. ~9 l. Y5 G; [+ o' F
    加法模型为Y=T+S+C+L,乘法,模型为Y=T *S *C *L。+ x+ i5 L0 ]0 [' b: W: Q/ k. \
    : ]$ x$ e7 z! u; f$ l) K6 U, K
    时间序列的分解方法! y) p' v+ Y2 d# 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。
    " j6 N; g7 K* v# ?2 h- g. F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。/ e' v+ W) Y# Q2 _7 I) U. f
    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。
    ( Y8 z5 e6 N2 v/ N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)。
    + q5 E4 N! W' x" c) o 时间序列分解.png
    0 Z0 C" p! j" i" }6 o9 W7 `8 z9 C5 o) Q& f2 Z; \0 C9 S3 ]

    / q( N7 ?1 E8 Y0 i. k7 r7 K' W+ ?, V+ ?) k' {; g3 p7 d

    , M, t' h; J8 G2 D) e% @! l4 R
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    群组2014年网络挑战赛交流

    群组学术交流D

    群组数学建摸协会

    群组第四届cumcm国赛实训

    好,太好了,正需要这些东东参考
    : ]9 A, m! m5 I% |9 m" b4 Q( Z( a' U4 W1 A/ L# z. w9 D" Y6 k# J0 ]! |0 q+ h
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