基于时间序列的聚类分析算法实现

基于ARMA模型的时间序列分析

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

算法与数据结构 2 2024-07-13

基于模糊C均值算法的数据聚类分析及Matlab实现

详细阐述了模糊C均值（FCM）聚类算法的理论和实施步骤，并使用Matlab演示了FCM在数据挖掘中的应用。

数据挖掘 3 2024-07-17

聚类分析算法

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

统计分析 4 2024-04-29

R语言时间序列分析

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

算法与数据结构 4 2024-05-13

时间序列分析预测法

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

算法与数据结构 4 2024-05-24

Matlab时间序列分析代码

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

Matlab 1 2024-07-27

基于DBSCAN算法的营运车辆超速点聚类分析

本论文提出一种基于DBSCAN算法的营运车辆超速点聚类分析方法，通过挖掘车载GPS监控数据，发现超速多发路段。

数据挖掘 4 2024-04-30

地学中的时间序列分析技术

时间序列（Time Series）在地学研究中广泛应用，涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力，但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列，如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征，需要多时间尺度的分析方法。

Matlab 2 2024-07-16

数学建模中的时间序列分析

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。

统计分析 2 2024-07-17