原文:時間序列分解算法:STL

. 詳解 STL Seasonal Trend decomposition procedure based on Loess 為時序分解中一種常見的算法,基於LOESS將某時刻的數據 Y v 分解為趨勢分量 trend component 周期分量 seasonal component 和余項 remainder component : Y v T v S v R v quad v , cdot ...

2017-08-18 16:15 6 20547 推薦指數:

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時間序列分解-STL分解

時間序列分解-STL分解法 【轉載時請注明來源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作為一個初學者,水平有限,歡迎交流指正。 STL(’Seasonal and Trend decomposition ...

Sun Mar 06 00:34:00 CST 2016 1 18272
用python做時間序列預測三:時間序列分解

在初始概念篇中,我們簡單提到了時間序列由趨勢、周期性、季節性、誤差構成,本文將介紹如何將時間序列的這些成分分解出來。分解的使用場景有很多,比如當我們需要計算該時間序列是否具有季節性,或者我們要去除該時間序列的趨勢和季節性,讓時間序列變得平穩時都會用到時間序列分解。 加法和乘法時間序列 ...

Wed Jun 03 00:37:00 CST 2020 0 2988
時間序列分析算法

叫做時間序列模型。這個模型能夠在與時間相關的數據中,尋到一些隱藏的信息來輔助決策。當我們處理時序序列數 ...

Tue Mar 24 15:58:00 CST 2020 0 1248
時間序列算法

以下哪個是常見的時間序列算法模型 正確答案: C 你的答案: 空 (錯誤) 時間序列中常用預測技術 一個時間序列是一組對於某一變量連續時間點或連續時段 ...

Tue Sep 17 23:03:00 CST 2019 0 381
時間序列算法

背景介紹 時間序列:一組對於某一變量連續時段上的觀測值。 模式識別主要涉及到兩個方向:一個是復雜統計,另一個是機器學習。復雜統計是將數據擬合到已知的古典模型中,比如ARMA。而機器學習會用深度學習-神經網絡,進行暴力擬合。本文主要講述復雜統計中的AR、MA、ARMA、ARIMA ...

Sun Oct 27 00:46:00 CST 2019 0 906
R學習日記——分解時間序列(季節性數據)

上篇說明了分解非季節性數據的方法。就是通過TTS包的SMA()函數進行簡單移動平均平滑。讓看似沒有規律或沒有趨勢的曲線變的有規律或趨勢。然后再進行時間序列曲線的回歸預測。 本次,開始分解季節性時間序列。 一個季節性時間序列中會包含三部分,趨勢部分、季節性部分和無規則部分 ...

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