数学建模中的时间序列分析

协整分析与时间序列建模

这一算法是一种基于MATLAB编写的协整建模工具，能够直接应用于数据序列的分析。

算法与数据结构 2 2024-07-17

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

应用时间序列分析：建模和预测的实践指南

特伦斯·C·米尔斯撰写的《应用时间序列分析：建模和预测的实践指南》已提供高清原版PDF，便于阅读。

算法与数据结构 5 2024-04-30

数学建模国赛获奖论文分类整理时间序列ARMA应用

数学建模国赛获奖论文整理，集中探讨时间序列ARMA在数学建模中的应用，为学术研究提供系统的案例分析和方法论。

算法与数据结构 0 2024-08-28

Python编程中的SARIMA模型时间序列分析

在Python编程中，使用SARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种模型可以在jupyter notebook等编辑器中实现，适合想要了解SARIMA模型工作流程和代码实现的朋友。

数据挖掘 3 2024-07-16

MATLAB在时间序列建模预测中的应用及程序示例

时间序列是按时间顺序排列、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列分析是数据分析中一个重要的领域。以下是MATLAB在时间序列建模预测中的具体应用示例。

Matlab 2 2024-07-30

模糊数学在时间序列分析中的应用及其实证研究(2010年)

为了解决实际研究中模糊数据设定不精确的难题，采用了模糊数学方法。模糊度的引入强调了数据变量模糊化的重要性，定义了模糊变量及其时间序列，并通过计量经济学和数据挖掘案例展示了模糊化处理的必要性。研究表明，许多数据确实具有模糊特性，而模糊变量时间序列的应用有助于建立更客观的计量模型和进行时间序列挖掘。模糊变量时间序列的提出对计量经济学和数据挖掘领域具有重要的参考价值。

数据挖掘 0 2024-08-08

时间序列建模（ARIMA）：概念与案例

时间序列是一种按固定时间间隔排列的数据集，通过分析其变化规律，可用于预测未来趋势。ARIMA（自回归移动平均差分模型）是一种常用的时间序列模型，用于预测基于历史数据的数据序列。它包含三个分量：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。在使用 ARIMA 模型时，需要确保数据序列平稳（均值和方差随时间保持恒定），并通过对数转换或差分使其平稳。模型的步骤包括：确定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数，然后建立模型并进行预测。

统计分析 5 2024-04-30

美国数学建模竞赛中的数据分析

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年吸引全球学生参与，提升数学、计算机和团队协作能力。C题通常关注现实世界的复杂问题，要求参赛者利用数学模型分析和解决。美赛C题数据分析涉及各种图表如折线图、柱状图、散点图和饼图，帮助参赛者理解数据分布、趋势和变量关系。数据集包含丰富和复杂的信息，涵盖多维度数据，需要深入挖掘。2018年美赛数据反映了当时的社会、经济和科技问题。资源文件可能包括CSV、Excel或文件，参赛者需进行数据清洗、可视化和统计分析，选择合适数学模型如优化、仿真或机器学习，实现解决方案并解释结果。

算法与数据结构 3 2024-07-16