时间序列分析结课论文

时间序列分析模型构建与MATLAB实现.pdf

对1978―2010年中国能源消费总量进行时间序列分析,采用时序分析的ARIMA模型和Autoregressive模型对其拟合建模,并对这两类模型的拟合效果和预测效果进行了比较。模型的残差检验和参数显著性检验结果表明模型是适用的,同时表明中国能源消费总量存在短期自相关性,并在短期内还将保持较快的增长速度。

matlab直方图隐藏信息代码hctsa ，一个高度比较的时间序列分析代码存储库 hctsa是一个用于运行高度比较时间序列分析的软件包，使用（完全支持R2014b或更高版本；用于python cf.）。 该软件提供了一个代码框架，可从时间序列（或时间序列数据集）中提取成千上万的时间序列分析功能，以及用于对数据进行规范化和聚类，生成数据的低维表示的工具，识别不同时间序列类别之间的区分特征，使用大量时间序列特征集学习多元分类模型，找到与感兴趣时间序列最接近的匹配项，以及一系列其他可视化和分析功能。 所有这些类型的分析都在我们的随附资料中进行了描述。 提供了有关hctsa的全面文档，可以在线阅读或以pdf，epub或mobi格式下载。 任何反馈是非常有帮助的（），并且具体地，涉及该代码的任何改进将是非常在或形式理解。 下载资料库 对于不熟悉git的用户，只需单击“下载.zip”按钮即可下载存储库的当前版本。 建议将存储库与git一起使用。 为此，请使用以下代码将其克隆到本地计算机，然后将其设置为与主存储库保持同步： git remote add upstream git://github.c

my_data_analysis 数据挖掘案例-第十一章应用系统负载分析与磁盘容量预测的程序实现-时间序列分析

pdf的应用时间序列分析课本，清华大学版，何书元主编

2021年北京高校数学建模校际联赛题目 出版社图书印制策略 matlab数学建模_时间序列分析

统计学高清思维导图-时间序列分析及预测

时间序列 预测2018年前六个月的建筑钢材价格。 调查了2008年至2017年钢铁的历史价格数据，以确定价格特征。 由于价格显示季节性，因此使用时间序列预测方法SARIMA（使用AutoARIMA软件包）进行了预测。 此外，还对钢筋，玻璃，混凝土和胶合板的价格进行了调查。 除了预测之外，还对价格执行异常检测。 使用PCA和K均值聚类确定异常。

应用时间序列分析 【作　　者】王燕 [同作者作品] 【出 版 社】 中国人民大学出版社 【书 号】 7300066542 【出版日期】 2005 年7月 【开 本】 16 【页 码】 262 【版 次】1-1 作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析遵循数理统计学．的基本原理，都是利用观察信息估计总体的性质。但是由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得惟一的一个序列观察值，这种特殊的数据结构导致时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。目前，国内有关时间序列分析的著作和教材有很多，每本书都会有它预定的读者群体。本书的定位是大学本科生的时间序列分析入门教材。根据这个定位，本书语言通俗、案例丰富，理论联系实际紧密，习题难易程度适当，非常便于学生理解和练习。