• 2024-07-06提取时序数据的趋势、季节性以及残差
     一天的光滑数据sub=[199.68,187.16,173.97,159.85,146.92,135.29,125.04,114.86,105.85,97.93,90.6,84.19,78.37,72.85,68.93,66.59,62.19,58.59,54.15,50.26,47.16,44.14,41.62,38.99,36.84,34.9,33.32,32.75,33.1,32.49,31.49,30.13,28.
  • 2024-06-17R语言动态广义相加模型GAM张量积交互项、傅立叶项、谐波回归分析季节性时间序列航空乘客数据
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=36497原文出处:拓端数据部落公众号季节性在真实的时间序列中是非常常见的。许多系列以周期性、规律性的方式变化。例如,冰淇淋销售在温暖的假期月份往往更高,而候鸟数量围绕年度迁徙周期强烈波动。由于季节性非常普遍,已经开发了许多时间序列和预测方
  • 2024-05-03时间序列预测模型对比——视频笔记
    Autoformer他的特点是加入了自动相关,代替原来的自注意力机制,因为作者认为数据不能简单由数值来判断,而应该根据趋势来判断。他与Dlinear一样,都是用到了decomposition,这个拆分(快速傅里叶变换FFT)基于STL(季节性,趋势性),数据=趋势性数据+季节性数据(周期)+余项auto-correlation代替注意力
  • 2024-02-22R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处:拓端数据部落公众号这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究,STL是"使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解"的缩写,以及如何将其应用于异常检测。其基本思
  • 2023-07-18时间序列的季节性:3种模式及8种建模方法
    分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作,在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。什么是季节性?季节性是构成时间序列的关键因素之一,是指在一段时间内以相似强度重复的系统运动。季节变化可以由各种因素引起,例如天气、日历或经济条件。各种应用程
  • 2022-11-24时间序列 工具库学习(18)adtk模块-异常类型
    1.异常类型异常是一个广义的概念,它可以指代时间序列中许多不同类型的事件。根据具体情况,价值飙升、波动性转变、违反季节性模式等都可能是异常的或正常的。ADTK提供了一组
  • 2022-11-09拓端tecdat|R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
    当ARIMA模型包括其它​​时间序列​​作为输入变量时,被称为传递函数模型(transferfunctionmodel)、多变量时间序列模型(multivariatetimeseriesmodel)、ARIMAX模型或B
  • 2022-11-03时间序列分解:将时间序列分解成基本的构建块
    大多数时间序列可以分解为不同的组件,在本文中,我将讨论这些不同的组件是什么,如何获取它们以及如何使用Python进行时间序列分解。时间序列组成时间序列是(主要)三个组成部
  • 2022-09-26单变量时间序列平滑方法介绍
    时间序列是由按时间排序的观察单位组成的数据。可能是天气数据、股市数据。,也就是说它是由按时间排序的观察值组成的数据。在本文中将介绍和解释时间序列的平滑方法,时间