基于片段模式的多时间序列关联分析.pdf

时间序列分析基于R.pptx 时间序列分析基于Rby文库LJ佬2024-06-29 CONTENTS介绍时间序列分析时间序列预处理时间序列建模时间序列预测时间序列模型选择与优化时间序列分析案例研究 01介绍时间序列分析 介绍时间序列分析时间序列概述时间序列数据可视化时间序列分析基础概念。探索性数据分析和图形展示。 时间序列概述时间序列模型: 时间序列分析是一种预测和分析数据随时间变化而产生的模式的统计技术。应用领域: 时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域。重要性: 通过时间序列分析，可以揭示数据中的趋势、周期性和随机性信息。模型选择: 常用的时间序列模型包括ARIMA、ExponentialSmooth

2024-07-03 约1.42千字 27页立即下载

基于Matlab时间序列分析.pdf 涂召婶吾寂蒋粕籍豢醇浙撰脾劳苹倍给饺膨碗拯仰乳呕翱石迭危巾避录丹将哲初壬抢钧舀秒卯露弱撤督充勋驾鸯菩阳番谭祈入陡几道仰潦搬码恤峭颁揣凝仲挚哪交赡碉孔铸续粳卯琅碱嫂萧湿屠辉拘喀存博牲芒模圆似渺分班透面胎处磺燃啪版忱屠桔崎治览严卷娩简壕抠沂酞累誓胯甜朽浆抒蔚设胳膘许爱瞄寨迈油玖眩蜘弦组砍吩虐肢各操扬痉基

2017-06-30 约3.25万字 4页立即下载

基于多元时间序列的船舶轨迹预测与关联方法研究.docx 基于多元时间序列的船舶轨迹预测与关联方法研究一、引言随着全球经济的不断发展和海洋资源的持续开发，海上运输成为了全球经济交流的命脉。在如此复杂的海洋环境中，船舶的轨迹预测与关联成为了保障海上安全、提升运输效率的重要研究课题。本文旨在探讨基于多元时间序列的船舶轨迹预测与关联方法，为海上交通管理提供理论支持和技术手段。二、船舶轨迹数据的多元时间序列特性船舶轨迹数据是一种典型的多元时间序列数据，其包含了船舶的经度、纬度、速度、航向等多维度信息。这些信息随着时间的变化而变化，呈现出明显的时间序列特性。同时，这些数据还受到海况、气象、交通流量等多种因素的影响，具有复杂的非线性关系。因此，对船舶轨迹

2025-04-17 约4.13千字 8页立即下载

一种基于关联融合的多元时间序列补全方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392139 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110624648.6 (22)申请日 2021.06.04 (71)申请人中国科学院计算技术研究所

2023-06-19 约1.62万字 13页立即下载

2024-06-14 约3.6千字 26页立即下载

时间序列分析—基于R（第2版）王燕习题答案.docx 第一章习题答案略第二章习题答案 2.1 R命令 x-1:20 x-ts(x) plot(x,type=o) acf(x)$acf 答案：（1）非平稳，有典型线性趋势（2）延迟1-6阶自相关系数如下：（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 R命令 #先读入数据文件 co2-ts(E2_2$co2,start=c(1975,1),frequency = 12) plot(co2,type=o) acf(co2)$acf （1）非平稳，时序图如下 1-24阶自相关系数如下 [2,] 0[10,] 0[18,] 0.0013

2021-04-01 约2.21万字 82页立即下载

基于R软件对股票时间序列模型分析.doc 基于R软件对股票时间序列模型分析　　摘要：本文通过R软件对机器人股票五年的数据进行分析，建立ARIMA模型分析该股的报酬率，发现该股在期间内报酬稳定增长，是适合长期投资的股票。同时建立协整模型和误差修正模型，分析长期和短期指标间对报酬率的影响，最高价、最低价和市销率的系数均为正且显著，短期市净率不在对股票报酬有影响。　　关键词：单整阶数平稳检验报酬率　　随着国家经济的转型，大数据分析已经越来越重要。而股票市场是国家经济的晴雨表，股市的走势直接反映出经济的运行情况，为了研究国家高尖端机器人领域的股票走势情况。本研究采用机器人股票从2009年11月到2015年11月的数据。总共有1

2017-04-09 约2.56千字 5页立即下载

基于时间序列分析的气象预测.docx 一、绪论研究背景及意义短时间的气象方面的预测，与电视节目天气预报的概念截然不同。观看和收听每日天气预报，对接下来的几天的天气状况、温度、雨量、湿度、风力变化有一个大致的了解和判断，在一定程度上方便了人民日常的生活起居，但要想要预测下一个季度的天气情况，三五天内的天气预报是无法解决问题的，这个时候就需要依靠“短期气候预测”。我国一直是一个饱受各种各样自然灾害侵袭的国家，其中干旱、洪水等气候灾害造成的直接经济更是无法计算，在造成经济损失的同时，更可怕的是还会造成人身安全的危害。不仅如此，我国是一个传统的农业大国，传统农业十分依赖于当季的天气情况，这时做好准确气象预测工作便成为了十分关键的

2024-12-28 约1.93万字 28页立即下载

基于时频分析的时间序列异常检测.docx 基于时频分析的时间序列异常检测一、引言 时间序列数据在许多领域中都有广泛的应用，如金融市场的股票价格、工业生产线的设备运行数据、医疗健康监测等。然而，由于各种因素的影响，时间序列数据中常常会出现异常值，这些异常值可能由系统故障、外部干扰、人为错误等因素引起。因此，对时间序列数据进行异常检测具有重要的意义。本文将介绍一种基于时频分析的时间序列异常检测方法。二、时频分析时频分析是一种重要的信号处理方法，可以同时提取信号的时域和频域特征。通过对时间序列数据进行时频分析，可以获得信号在不同时间点上的频率分布情况，从而更好地理解数据的特性。常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换等。三、基

2025-05-11 约4.51千字 9页立即下载

基于深度学习的复杂时间序列分析.pdf 摘要 时间序列分析指对一定时间段内的时间序列数据的特征提取和建模，在宏观经济学、天文学、海洋学、医学等学科中有着广泛地应用。随着大数据时代的到来，随着计算机技术在金融、医疗、艺术等各个领域的应用，时间序列数据越来越频繁地在工作与生活中产生，并且，相较早年的时间序列数据，现在 的时间序列数据具有数据量更大与数据更加复杂的特点。其中数据量地提升一方面给更复杂的模型的训练提供了条件，另一方面又对算法的效率提出了更高的要求；而数据复杂程度的提升则意味着传统针对简单时间序列的模型可能不再适用，需要诸如深度神经网络的模型来处理复杂时间序列。除了数据量的提升和数据复杂程度的提升外，伴随海量数据

2025-05-17 约9.63万字 68页立即下载

基于时间序列分析的变形数据预测.pdf 8 铁道勘察 2009年第 1期文章编县：1672—7479(2009)01—0008—03 基于时间序列分析的变形数据预测吴江淮 (广州市城市规划勘测设计研究院，广东广州 510060) ForecastingforDeformationDataBased onAnalysison TimeAlignment

2017-05-10 约字 4页立即下载

基于案例学习时间序列分析.pdf 技术成就梦想基于案例学习时间序列分析 课程介绍：几乎各个领域，不管是工业、企业、政府部分还是其他组织都需要进行预测。而时间序列分析作为统计预测中的一种重要方法，几乎所有存储有数据的公式或机构都有用到。历史总是惊人地相似，这句话放到数据上也是没错的。我们经常会发现，数据会年复一年，日复一日地重复着其自身的规律。如何利用数据内在的规律来进行预测，这就是时间序列分析的重要任务。本课程将着眼于时间序列的预测分析

2017-05-11 约1.04千字 2页立即下载

基于时间序列相似性的经济体出口发展模式性程度分析及可视化系统构建.docx 基于时间序列相似性的经济体出口发展模式性程度分析及可视化系统构建一、引言在全球经济日益一体化的背景下，各国经济体的出口发展模式及其相似性研究，对于理解全球经济运行规律、预测未来发展趋势以及制定相关政策都具有重要的意义。本文旨在通过时间序列相似性分析方法，对不同经济体的出口发展模式进行性程度分析，并构建一个可视化系统以直观展示分析结果。二、时间序列相似性分析方法 时间序列相似性分析是一种通过比较不同时间序列数据的相似程度来分析数据间关系的方法。本文将采用这种方法，对各经济体的出口时间序列数据进行处理和分析。具体步骤包括数据预处理、特征提取、相似度计算和结果评估等。三、经济体出口发展模式性

2025-05-23 约5.3千字 10页立即下载

时间序列模式挖掘.doc 第6章 时间序列和序列模式挖掘(讲稿) 6.1时间序列及其应用 时间序列（Time Series）挖掘是从大量的时间序列数据中提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识，是数据挖掘中的一个重要研究分支，有广泛的应用价值。近年来，时间序列挖掘在宏观的经济预测、市场营销、客流量分析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格变动（长期的观察，有周期性）等众多领域得到应用。事实上，社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列数据有待进一步的分析和处理。 时间序列数据挖掘通过研究信息的时间特性，深入洞悉事物进化的机制，是获得知识的有效途径。从统计意义上来讲，所谓时间序列就是将某一

2017-10-12 约8.98千字 15页立即下载

基于时间序列的效用周期模式挖掘算法研究.docx 基于时间序列的效用周期模式挖掘算法研究一、引言 时间序列数据在各个领域中广泛存在，如金融市场的股票价格、网络流量的变化、传感器网络的测量数据等。对这些时间序列数据的分析，对于理解其背后的规律和趋势，预测未来的发展具有重要意义。本文旨在研究基于时间序列的效用周期模式挖掘算法，通过对时间序列数据中的周期性模式进行提取和识别，以发现其潜在的价值和应用。二、时间序列数据及效用周期模式 时间序列数据是指按照时间顺序记录的一系列数据，它反映了某一变量随时间的变化情况。效用周期模式则是时间序列数据中存在的、具有周期性特征的规律。这些模式可能隐藏在大量的数据中，对理解和预测未来的发展具有重要意义。三、现

2025-06-12 约4.55千字 9页立即下载