原文:时间序列分解算法:STL

. 详解 STL Seasonal Trend decomposition procedure based on Loess 为时序分解中一种常见的算法,基于LOESS将某时刻的数据 Y v 分解为趋势分量 trend component 周期分量 seasonal component 和余项 remainder component : Y v T v S v R v quad v , cdot ...

2017-08-18 16:15 6 20547 推荐指数:

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时间序列分解-STL分解

时间序列分解-STL分解法 【转载时请注明来源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正。 STL(’Seasonal and Trend decomposition ...

Sun Mar 06 00:34:00 CST 2016 1 18272
用python做时间序列预测三:时间序列分解

在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。 加法和乘法时间序列 ...

Wed Jun 03 00:37:00 CST 2020 0 2988
时间序列分析算法

叫做时间序列模型。这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策。当我们处理时序序列数 ...

Tue Mar 24 15:58:00 CST 2020 0 1248
时间序列算法

以下哪个是常见的时间序列算法模型 正确答案: C 你的答案: 空 (错误) 时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段 ...

Tue Sep 17 23:03:00 CST 2019 0 381
时间序列算法

背景介绍 时间序列:一组对于某一变量连续时段上的观测值。 模式识别主要涉及到两个方向:一个是复杂统计,另一个是机器学习。复杂统计是将数据拟合到已知的古典模型中,比如ARMA。而机器学习会用深度学习-神经网络,进行暴力拟合。本文主要讲述复杂统计中的AR、MA、ARMA、ARIMA ...

Sun Oct 27 00:46:00 CST 2019 0 906
R学习日记——分解时间序列(季节性数据)

上篇说明了分解非季节性数据的方法。就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑。让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势。然后再进行时间序列曲线的回归预测。 本次,开始分解季节性时间序列。 一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分、季节性部分和无规则部分 ...

Sat Mar 21 05:36:00 CST 2015 0 3067
 
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