针对微博信息噪音大，新颖度难以判断的问题，在动量模型的基础上进行优化，提出基于逐步分析的微博突发话题检测方法。动量时间序列分别对信号频域分析理论和股票趋势分析理论进行建模，分析特征的频域特性来识别重复伪随机特征，分析特征的新颖程度来识别间歇性伪突发特征，合并过滤后微博数据实验表明，该方法有效提高了突发话题检测的准确率和F值。
2021-06-03 23:06:48
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大数据和时间序列模型的应用目前处于早期阶段。 本文通过讨论业务中大数据的出现，提出时间序列模型并提供一个示例说明如何将时间序列模型有效和有效地应用于会计和财务分析中，检验时间序列分析在大数据和业务分析中的相关性和用途。使用大数据进行审计。 使用复杂的大数据和时间序列模型，可以搜索数百万笔交易以发现模式并检测异常和异常情况。 本文介绍的时间序列模型和大数据分析提供了政策，实践，教育和研究意义。 企业和管理人员可以在其管理策略，决策和行动的预测模型中使用我们建议的时间序列模型和大数据分析。 商学院和会计课程可以将时间序列模型，大数据和数据分析集成到商务和会计教育中。
2021-05-31 06:18:44
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混沌时间序列分析与预测工具箱-ChaosToolbox1p0_trial.rar
ChaosToolbox1p0_trial.rar
上传给大家用，我也刚得到，菜鸟一个，不知道怎么样呢！呵呵
2021-05-14 18:48:08
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