时间序列分解

数学建模国赛获奖论文分类时间序列分解技术

时间序列分解技术是统计学和数据分析领域中的一项关键技术，在数学建模中得到广泛应用，用于预测、趋势分析和模式识别。国赛获奖论文集合提供了丰富的案例，展示了如何有效地运用这种方法解决实际问题。时间序列是按时间顺序排列的数据点集合，可以是每日股票价格、每月销售额或每年人口增长率等。时间序列分解的目标是将复杂的时间序列数据拆分为几个可解释的组件，包括趋势、季节性、周期性和随机噪声。这一过程有助于理解和预测未来数据行为。

算法与数据结构 13 2024-09-21

MATLAB分时代码贝叶斯变化点检测和时间序列分解-RBEAST

MATLAB分时代码RBEAST是一种贝叶斯方法，用于检测时间序列中的变化点和分解趋势。该算法通过贝叶斯模型平均策略，减少了不同模型对于相同数据可能导致的模式和趋势估计的差异。RBEAST不仅能够检测线性和非线性趋势的变化点，还能在季节性和突然变化中提供准确的估计。它适用于多个领域的实值时间序列数据，包括遥感、经济学、气候科学等。

Matlab 8 2024-08-03

时间序列分析预测法

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

算法与数据结构 21 2024-05-24

Matlab时间序列分析代码

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

Matlab 12 2024-07-27

R语言时间序列分析

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

算法与数据结构 16 2024-05-13

resampleX - 重采样时间序列

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

Matlab 17 2024-05-20

时间序列分析资源包

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

Matlab 13 2024-09-28

MATLAB时间序列预测方法概述

MATLAB中的经典时间序列预测方法包括自回归（AR）、移动平均线（MA）、自回归移动平均线（ARIMA）等多种技术。这些方法已经在各行业展示出色的分类和预测能力。在探索更高级的机器学习方法之前，建议首先熟悉这些经典技术，确保数据准备充分且方法正确。详细介绍了每种方法的实现步骤和使用提示，是入门时间序列预测的理想起点。

Matlab 11 2024-08-23

时间序列表示方法比较

李俊奎和王元珍总结了各种典型的时间序列表示方法，从多个角度分析其特点。该研究有助于理解时间序列表示的进展和应用。

数据挖掘 12 2024-05-20

Pandas时间序列数据: 转换与处理

Pandas时间序列数据: 转换与处理 本篇主要讲解如何使用Pandas转换与处理时间序列数据, 涉及以下几个核心概念: 时间相关的类: Timestamp, Period, Timedelta Timestamp: 属性与使用方法 Period: 属性与使用方法 DatetimeIndex: 创建与使用, 函数参数详解 PeriodIndex: 创建与使用, 函数参数详解 课堂案例: 通过实际案例, 深入理解Pandas时间序列数据处理技巧

统计分析 21 2024-05-12