时间序列数据分析

在Python环境下，利用ARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种分析通常在jupyter notebook等编辑器中完成，适合想深入了解ARIMA模型和其代码实现的人群。

UCR_TS_Archive_2015是一个广泛使用的时间序列数据集，专为时间序列分类研究而设计。这个压缩包包含了丰富的资源，是研究者进行时间序列分析、机器学习以及模式识别的重要工具。时间序列是按时间顺序排列的数据点，用于研究数据随时间变化的趋势。UCR_TS_Archive_2015由University of California, Riverside（UCR）维护，是迄今为止最大的公开时间序列分类数据集集合，包含生物医学信号、运动捕捉数据等多种类型的时间序列。每个数据集都包括训练集和测试集，数据经过归一化处理，便于比较和分类。应用场景涵盖时间序列分类、模式识别、异常检测以及预测与建模等多个领域。

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。

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。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

时间序列分析和数据挖掘资源精选 学习资源 课程 实用时间序列分析 | Coursera 时间序列分析 | 麻省理工学院 - 开放式课件 时间序列分析 | edX 时间序列预测 | Udacity 使用中断时间序列的策略分析 | 英特尔® 开发人员专区 版课程资源 多元时间序列分析 | 芝加哥展台，Ruey S. Tsay 时间序列 | 俄勒冈州立大学 统计预测：有关回归和时间序列分析的注释 | 杜克大学 书籍 Cochrane J H. 宏观经济学和金融学的时间序列 [J]. 计算机应用，2006,26（6）：1175-1178 芝加哥大学手稿，2005年。预测：原则与实践。 Rob J Hyndman和George Athanasopoulos 论文 时间序列数据挖掘 时间序列数据的聚类—调查 工具 pyts

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。

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。

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。

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。