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[转自于http://www.chinabi.net/blog/user1/105/1636.html]一、时间序列数据挖掘    时间序列是数据存在的特殊形式,序列的过去值会影响到将来值,这种影响的大小以及影响的方式可由时间序列中的趋势周期及非平稳等行为来刻画。一般来讲，时 间序列数据都具有躁声、不稳定、随机性等特点,对于这类数据的预测方法目前主要有自动回归滑动平均(ARMA)和神经网络等，但这些方法有一些缺点是很难 克服的,ARMA包含的是线性行为,对于非线性的因素没有包含;而神经网络的结构需要

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