数据的变换 数据变换主要是对数据进行规范化处理,将数据转换成"适当的"形式,以适用于挖掘任务及算法的需求. 简单的函数变换:是对原始数据进行某些函数变换,常用的变换包括平方,开方,取对数,差分运算等 简单的函数变换常用来将不具有正太分布的数据变换成具有正太分布的数据.在时间序列分析中,有时简单的对数 ...
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2019-10-27 12:34:09
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研究内容为齿轮变速箱。 变速箱健康监测和动力系统诊断结果的有效表示仍然具有挑战性。本文以齿轮箱为例，提出了一种利用深度学习将一维时间序列分析诊断结果转化为故障类型和图形说明的图形图像的新方法。具体地说，小波分析将时间序列转换为时频图像。接着，深度卷积神经网络（DCNN）从这些图像中学习时间-频率域中 ...
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2019-10-03 13:01:20
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Table of Contents1. 基础概念1.1. 时间序列的平稳性(弱平稳)1.1.1. 定义1.1.2. 平稳性检验1.1.3. 如何让时间序列变平稳1.2. 随机游走1.2.1. 定义1.2.2. 不平稳性的证明1.3. ACF1.4. PACF2. ARIMA 模型2.1. 介绍2.1... ...
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2019-09-29 13:12:54
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原文链接 分析复杂的季节模式 当时间序列数据的频率高于季度或月度时，许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍。 澳大利亚蒙纳士大学的研究人员在美国统计协会杂志（JASA）上发表了一篇有趣的论文，以及一个R程序，以处理这种情况 - 可称为“复杂的季节性”。 我已经更新并修改了他们的一项计算 - 使用 ...
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编程语言 时间：
2019-08-08 13:15:25
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EXCEL时间序列分析-指数平滑法 指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数，权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值，并借助于平滑系数α进行加权平均计算，预测下一期的值。它是对时间序列数据... ...
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2019-01-18 10:16:44
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EXCEL时间序列分析-移动平均 另一种预测方法是根据时间发展进行预测，简单来说就是时间序列预测。时间预测法的基本特点： (1)假设事物发展趋势会延伸到未来； (2)预测所依据的数据具有不规律性； (3)不考虑事物发展之间的因果关系。 时间序列预测主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节变动... ...
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移动开发 时间：
2019-01-18 10:14:43
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https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/79125912 https://www.cnblogs.com/runner-ljt/p/5245080.html http://www.nniiem.ru/file/news/2016/stl ...
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2018-12-24 02:52:43
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%金融数据分析导论—基于R语言 基础理论： 1、在时间序列分析中，统计推断的基础是弱平稳性的概念。 %P30 2、一个弱平稳时间序列是序列前后不相关的（例如股票收益率没有显著的前后相关性这个原假设），充要条件，对所有的k>0,自相关系数=0。 %P34-35 3、资本资产定价模型(Capital A ...
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2018-12-02 13:39:46
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时间序列分析 最早的时间序列分析可以追溯到 7000 年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，从而构成一个时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律，由于掌握了涨落的规律，古埃及的农业迅速发展。这种从观测序列得到直观规律的方法即为描述性分析方法。在时间序列分析方... ...
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2018-10-26 22:26:45
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