分段拟合技术在长期趋势数据建模时有效,能够准确反映数据随时间的变化。在长期数据中,不同阶段会有显著的结构变化,而分段拟合能够通过划分不同区间,用适合的模型分别进行拟合,捕捉到这些变化。比如在中铁一局的案例中,使用分段拟合来 26 年工程任务完成量的变化,能够更加精准地数据的变化趋势。这种方法可以你更好地识别数据中的周期性变化或突变点,比单一曲线拟合更能抓住数据的真实特征。如果你在做时间序列数据,这个方法挺好用,尤其是在数据出现结构性变化时,分段拟合绝对能为你更清晰的预测模型。
分段拟合技术在长期趋势数据建模中的应用
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课程简介:
本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制,并将这些方法应用于解决各种物理问题。
学习目标:
学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。
学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。
学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。
学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。
课程安排:
时间:上午 9:30-10:45
地点:Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212
授课教师:
Ryan C.
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