现实中的时间序列都是非平稳的，其变化受许多因素的影响．时间序列的变化大体可分解为以下几种：.(1)趋势变化：.指现象随时间变化朝着一定方向呈现出持续稳定的上升、下降或平稳的趋势；.(2)周期变化(季节变化)：.指现象受季节影响，按一固定...
图6：预测效果针对时间序列的数据分析我们都是基于平稳序列进行处理的，但是要知道生活中绝大多数序列都是非平稳的，因此可见，对非平稳时间序列的分析更普遍也更重要，人们创造的分析方法也更多。这些方法又分为确定性时序分析和随机时序分析两大类，本次主要给大家介绍确定性时序...
1.ARIMA模型差分平稳序列在经过差分后变成平稳时间序列，之后的分析可以用ARMA模型进行，差分过程加上ARMA模型对差分平稳序列进行的分析称为ARIMA模型。【1】先观测序列的时序图，可知序列具有线性长期趋势，需要…
2.1平稳与非平稳数据中存在平稳信息与非平稳信息，但主要的难点在于非平稳的预测，因为非平稳基本上是没有规律的，而平稳的信息是存在一定的周期或者规律不变的变换的。存在一个很简单的例子让你理解2.2非平稳过程...
转载于一篇硕士论文....ARIMA模型意为求和自回归滑动平均模型(IntergratedAut少regressiveMovingAverageModel),简记为ARIMA(p,d,q),p,q分别为自回归和滑动平均部分的阶次,d为差分运算阶次,对于某些非平稳时间序列{y(t)},其一般形式为...
那么非平稳就不是了就是统计特性随时间再变，它的信息量是变化的。始终会有“新息”引入，在随机信号分析中新息的定义就是，当前信号值与预测信号值的差。预测信号是根据过去信号的统计特性推测出来的也就是说新息是不可预测的部分。
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATI摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及...
居民消费价格指数的分析与预测(毕业论文doc).doc,西南交通大学本科毕业论文居民消费价格指数的分析与预测年级:2007级学号:20075275姓名:专业:统计学指导老师:2011年6月毕业设计（论文）任务书班级07统计姓名学号20075275发题...
中文题目时间序列分析在降水预测中的应用英文题目TimeSeriesAnalysisPrecipitationForecast应用数学学院年级专业：09级数学与应用数学0910032103指导教师：讲师2013毕业设计（论文）诚信声明书本人郑重声明：在毕业设计（论文）工作中...
统计预测与决策论文.docx,预测与决策期末论文组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用班级统计学号姓名郝海芳成绩论文选题分数据录入分数据分析分结论陈述分整体行文分总分摘要组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的...
它描述时间序列的动态性和发展变化规律.文中通过ARMA模型分析时间序列的随机性和平稳性,以一种商品月度销售额具体分析,用sas软件检验模型的可行性,并预测应用.结果表明,模拟值和...
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基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层...
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