一、时间序列的基本概念 按照时间的顺序把随机时间变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列，对时间序列进行观察、研究，寻找它的变化发展规律，预测它将来的走势，就是时间序列分析。 在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量
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2023-11-27 21:41:52
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# Java时间序列分析
时间序列分析是一种统计方法，用于分析和预测时间序列数据中的模式和趋势。在Java中，我们可以使用不同的库和工具来进行时间序列分析，如Apache Commons Math和Weka。
## 什么是时间序列分析？
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点的集合。时间序列分析是研究这些数据点之间的关系和模式的方法。它可以帮助我们理解数据的趋势、周期性和季节性，并预测未来的
原创
2023-09-17 13:34:13
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文章目录1. 导言1.1 基本定义1.2 预测评估指标2. 移动、平滑、评估2.1 滑动窗口估计2.1.1 moving average2.1.2 weighted average2.2 指数平滑2.2.1 exponential smoothing2.2.2 double exponential smoothing2.2.3 Triple exponential smoothing2.3 时间
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2024-05-10 09:43:14
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时序图序言简介idea插件介绍安装使用设置 序言我们在写代码的时候，尤其是涉及多级调用、业务相对比较复杂的时候的时候，时序图是一个帮我们梳理思路、明确调用关系的很好用的工具时序图，又称为序列图、循序图，是一种UML交互图。时序图通过描述对象之间发送消息的时间顺序，显示多个对象之间的动态协作过程。简介时序图包括如下元素：角色，对象，生命线，控制焦点和消息:角色(Actor) 系统角色，可以是人或者
在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量且t1<t2<…< tn ) 所得到的离散数字组成序列集合x(t1), x(t2), …, x(tn)，我们称之为时间序列，这种有时间意义的序列也称为动态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过
原创
2023-11-07 11:26:10
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时间序列模型时间序列模型时间序列模型
原创
2021-08-02 14:33:12
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时间序列分析原理：时间序列预测是通过使用过去的数据点对行为进行预测的方式，
朴素预测法预测第二天数据，提取前一天的数据作为值
简单平均法预测的期望值等于先前所有观测点的平均值，这种情况适用于在一定时期内数据只出现小幅变得，但整体确实保持不变
移动平均法与简单平均法，类似，不过去先前数据点是取一定数据比如取前面n个数据的平均值作为预测值
加权移动平均法加权，移动平均法之上改进，移动等同于在过去的n
原创
2022-06-23 17:38:57
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时间序列分析原理时间序列分析是一种统计技术，用于分析按时间顺序排列的数据点。它广泛应用于金融、经济、气象、医疗等众多领域，主要用于预测未来趋势、发现数据中的模式和异常。1. 数据收集与预处理时间序列分析的第一步是收集并准备数据。这些数据通常是按固定时间间隔（如秒、分钟、小时、天、月、年）收集的。数据预处理包括：处理缺失值：插值法、删除法等。数据平滑：移动平均、指数平滑等，减少噪声。数据转换：差分、
对结构VAR模型中不同时刻随机变量建立有向非循环图（DAG），要检验随机变量之间的条件独立性，然后再对存在的相依联系确定方向。1.线性结构VAR模型和线性广义条件独立图的定义根据DAG的定义，并不是所有的VAR模型的因果相依联系都可以用DAG表示，首先提出线性结构VAR模型的定义。设是一个k维时间序列，是一个k维白噪声序列。线性结构VAR模型 设k维时间序列由满足下面条件的p阶线性结构VAR模型产
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2024-01-30 11:45:49
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概念时间序列时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列分析时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。组成要素构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动
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2023-12-14 10:04:36
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时间序列分析是一种统计技术，用于分析按时间顺序排列的数据点，以揭示其中的规律、趋势和季节性变化。它在金融、经济、气象、工程等多个领域有广泛应用。1. 时间序列的组成部分长期趋势（Trend）：数据随时间变化的长期方向，可以是上升、下降或平稳。季节性变化（Seasonality）：数据在特定时间段内呈现的规律性波动，如每日、每周、每月或每年的变化。周期性变化（Cyclical）：数据围绕长期趋势的波
写在前面在JDK1.8之前，处理日期和时间的方式比较单一，Java中提供了Calendar来处理日期，但是过程较为繁琐。 但是在JDK1.8之后，Java更新了time包提供了LocalDate,LocalTime,LocalDateTime等日期时间类来处理较为复杂的关于日期和时间的业务逻辑的方法。现在介绍Joda-Time日期时间工具类，该类库的开发者参与了JDK1.8中time包的开发，所以
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2024-06-11 19:38:25
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本文介绍本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transfor
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2024-06-18 21:31:42
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时间序列日常生活中我们的大多数诗句都是跟时间相关的，比如股票数据，每一个时间段的盈亏，因此，我了解了时间序列这个方便我们分析与时间相关的数据。时间戳import time
time.time() # 查看当前的时间戳
# 输出
1584431953.366432
# 将时间戳转换成本地时间类型
t = time.time()
loc_t = time.localtime(t)
loc_t
#
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2024-04-03 06:27:29
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首先，从时间的角度可以把一个序列基本分为3类：1.纯随机序列（白噪声序列），这时候可以停止分析，因为就像预测下一次硬币哪一面朝上一样毫无规律。2.平稳非白噪声序列，它们的均值和方差是常数，对于这类序列，有成熟的模型来拟合这个序列在未来的发展状况，如AR，MA，ARMA等（具体模型算法及实现在后面）3.非平稳序列，一般做法是把他们转化为平稳的序列，在按照平稳序列的算法进行拟合。如果经过差分后平稳，则
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2023-11-02 08:04:29
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转载自最小森林-python时间序列分析 一、什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。 在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 环境配置 pytho
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2020-01-30 21:45:00
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多层感知机#Lesson 03: MLP for Time Series Forecasting# univariate mlp ex
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2023-01-16 08:29:04
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程时间序列中常用预测技术，一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。1. 移动平均法 (MA)1.1. 简单移动平均法设有一时间序列y1,y2,…, 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.1.2 趋势移动平均法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直
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2022-03-27 16:24:05
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时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗、认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过...
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2013-06-23 22:30:00
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作者介绍@无名小卒一个热爱数据分析的工具人。“数据人创作者联盟”成员。2021年刚刚结束，小毛的便利店整体销量还不错，年末盘点时发现由于某种热销饮料库存大约缺少100箱，导致流失了部分营业额，因此小毛希望通过对历史年份销售数据的整理，对2022年进货量和销售额进行预测，合理制定2022年度购销计划，使2022年营业额迈向更高的台阶。小毛看着满眼的销售数据陷入了沉思……在上面案例中，小毛的问题是通过
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2022-02-18 22:57:36
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