常用时间序列分析方法

最新推荐文章于 2025-02-19 07:59:09 发布
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本文介绍了时间序列分析中的平滑法，包括滑动平均法、霍尔特指数平滑法和霍尔特-温特指数平滑法。详细讲解了简单移动平均、指数平滑以及霍尔特系列平滑方法的原理和应用场景，并提供了相关案例。此外，还提及了ARIMA法的优缺点。

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#平滑法

     #滑动平均法

     #霍尔特指数平滑法

     #霍尔特-温特指数平滑法

     #平滑法应用场景

         #平滑法之移动平均法

             #简单移动平滑（Single Moving Average）

             #指数平滑（Exponential Moving Average）

             #简单的移动平滑和指数平滑法案例

          #平滑法之霍尔特指数平滑法

          #平滑法之霍尔特温特指数平滑法

             #霍尔特温特指数平滑法案例

#ARMA(ARIMA)法

 

附件是数据

 

 

  •  平滑法

滑动平均法

    处于恒定水平和没有季节性变动的时间序列

 

霍尔特指数平滑法

    有趋势性但没有季节性因素的时间序列

 

霍尔特-温特指数平滑法

    有趋势性且有季节性变动趋势的时间序列

 

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时间序列分析的七种方法
weixin_40903057的博客
07-10 5252
7 methods to perform Time Series forecasting Method 1 – Start with a Naive Approach Method 2 – Simple average Method 3 – Moving average Method 4 – Single Exponential smoothing Method 5 – Holt’s linea...
时间序列常用方法
Thinking data
07-03 7002
时间序列分析基本特征： http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95 1.时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去延续到未来。 2.时间序列数据变动存在着规律性与不规律性。 时间序列中的每个观察值
时间序列分析方法汇总
白炎灵的博客
03-14 2422
时间序列规则法 线性回归 传统时序建模方法（ARIMA/ARMA模型） 时间序列分解法 特征工程+xgboost/LSTM等等 监督学习数据集+xgboost/LSTM等等 Facebook-prophet 深度学习方法（attention） 时间序列转为图像+CNN 后面会一一填坑 ............
时间序列分析方法概述
qq_24591139的博客
12-06 1309
移动平均法 指数平滑法 AR模型 MA模型 ARMA模型 模型识别 参考文献： https://zhuanlan.zhihu.com/p/35128342 https://blog.youkuaiyun.com/zjlamp/article/details/81606222 https://www.cnblogs.com/foley/p/5582358.html ...
时间序列分析算法
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
09-29 1229
时间序列分析是一类分析随时间变化的数据的方法，常用于预测未来值、检测趋势和季节性模式等。
时间序列分析
风高秋月白，雨霁晚霞红
07-28 1754
确定性时间序列分析方法 确定性时间序列分析方法一、移动平均法二、指数平滑法1. 一次指数平滑法2. 二次指数平滑法3. 三次指数平滑法三、差分指数平滑法1.一阶差分指数平滑法2.二阶差分指数平滑模型四、具有季节特点的时间序列的预测 时间序列预测：将预测对象按时间顺序排列，构成一个“时间序列”，再从该时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性和变化趋势、变化规律。但一般只适用于短期预测，也不能反映事物的内在联系，不能分析两个因素的相互关系。 一个时间序列往往使一下几种变化类型的叠加或耦合： （1）长期趋势
时间序列分析-基于R 课后习题数据
06-11
时间序列分析是一种统计方法，主要用于研究在特定时间间隔内收集的数据点序列，这些数据点可以是连续的或离散的，比如股票价格、销售量、气温等。在本案例中，我们关注的是基于R编程语言的时间序列分析。R语言由于其...
季节性时间序列分析方法.doc
07-12
季节性时间序列分析方法 季节性时间序列分析是处理经济生活中频繁出现的、受季节周期性变化影响的数据的重要手段。这种方法不仅适用于经济领域，还广泛应用于农业、气象、零售业等多个领域。季节性数据通常是指在...
数学建模-基于Python实现的数学建模常用模型之时间序列分析.zip
03-09
本资料包“数学建模-基于Python实现的数学建模常用模型之时间序列分析.zip”显然专注于探讨如何利用Python来执行时间序列分析，帮助我们理解和预测各种复杂的时间依赖现象。 时间序列分析主要包括以下几个核心概念...
Matlab技术时间序列分析方法解读.docx
08-05
自回归模型（autoregressive model）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来一段时间内的序列数据。在 Matlab 中，可以使用 arima 函数来建立自回归模型。自回归模型的基本思想是将序列数据的当前值与过去的值...
时间序列分析方法详解：从理论到实战
最新发布
2501_90186640的博客
02-19 1164
关键词：时间序列 移动平均法 趋势修正 误差分析 MATLAB实现 摘要：本文系统讲解时间序列分析的核心方法，重点解析移动平均法的三大技术路线及其MATLAB实现。通过企业销售收入预测、发电量趋势分析、原煤产量修正等真实案例，详细演示简单移动平均、加权移动平均和趋势移动平均的计算流程。结合误差分析与模型选择策略，深入探讨窗口参数优化、权重分配原则与趋势修正机制，为金融预测、工业生产、能源管理等场景提供可复用的方法论框架。
经典时间序列分析方法
Hanfeige的博客
10-19 612
https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-methods-in-python-cheat-sheet/
【时间序列】时间序列分析基本方法和实例
qq_41103204的博客
04-28 1万+
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数据分析——时间序列分析模型(AR,MA,ARMA,ARIMA)
人的抱怨源自，自我无能的愤怒
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1.概述 时间序列是某个时间段或者某些时间点对应的不同数值的数值对，这些数值对只有两个具体数据：时间要素、数值要素。时间要素可以是某一个时间段或者某一个时刻。例如一个杂货铺一周（七天）的销售额为时间段的时间要素，而一天二十四小时每个整点所对应的气温为时间点的时间要素。这些时间序列都直接或者间接的反应者某种事物的发展变化趋势与状态，也就是时间序列变化的背后必然蕴藏着非直观的某种变换规律，通过对这些...
时间序列基本方法
沐阳的博客
06-30 2514
时间序列基本规则法-周期因子法 提取时间序列的周期性特征进行预测，参考：时间序列规则法快速入门 计算周期因子factors 计算base 预测=base*factors 观察序列，当序列存在周期性时，可以用周期因子法做为baseline 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，周期因子可以取得110分+的成绩，排名进500妥妥的。(后面有机会再贴代码) 2. 线性回归-利用时间特征做线性回归 提取时间的周期性特点做为特征，此时训练集每条样本为"时间
时间序列（数据分析）
qq_42433311的博客
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第11章 时间序列 时间序列数据在很多领域都是重要的结构化数据形式，例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。 在多个时间点观测或测量的数据形成了时间序列。 许多时间序列是固定频率的，也就是说数据是根据相同的规则定期出现的，例如每15秒、每5分钟或每月1次。 时间序列也可以是不规则的，没有固定的时间单位或单位间的偏移量。 最简单和最广泛使用的时间序列是那些由时间戳索引的。 11.1 日期和时间数据的类型及工具 Python标准库包含了日期和时间数据的类型，也包括日历相关的功能。 dateti
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导论 研究时间序列主要目的：进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。 时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。 时间序列预测法的基本特点 假设事物发展趋势会延伸到未来 预测所依据的数据具有不规则性 不考虑事物发展之间的因果关系 时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。 时间序列分析就其发展历史阶段和所使...
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简单平均法简单平均法就是预测的值为之前过去所有值的平均.当然这不会很准确，但这种预测方法在某些情况下效果是最好的。移动平均法我们经常会遇到这种数据集，比如价格或销售额某段时间大幅上升或下降。如果我们这时用之前的简单平均法，就得使用所有先前数据的平均值，但在这里使用之前的所有数据是说不通的，因为用开始阶段的价格值会大幅影响接下来日期的预测值。因此，我们只取最近几个时期的价格平均值。很明显这里的逻辑是只有最近的值最要紧。这种用某些窗口期计算平均值的预测方法就叫移动平均法。指数平滑法。
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基于Matlab的时间序列分析方法
资源摘要信息:"时间序列分析是统计学中分析时间数据点序列的方法，它旨在识别数据中的模式、趋势、周期性或其他特征，并用于预测未来数据点。在matlab环境下，时间序列分析可以借助强大的数学计算和可视化工具，对...
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