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首先，本文介绍非平稳时间序列的一些传统的建模方法，主要对ARIMA模型法、季节性模型法、X．11法、回归方法、灰色模型法等方法加以研究分析。.然后，本文对非平稳时间序列的状态空间建模方法进行重点研究，主要有如下的研究工作：（1）在建模方面...
非平稳时间序列极值统计模型及其在气候-水文变化研究中的.PDF,水利学报2017年4月SHUILIXUEBAO第48卷第4期文章编号：0559-9350（2017）04-0379-11非平稳时间序列极值统计模型及其在气候-水文变化研究中的应用综述鲁帆，肖伟华，严...
基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M201073164学校代码10487密级基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别学位申请人：刘向立学科专业：水利工程指导教师：副教授答辩日期：2012.5.29...
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...
论文摘要：时间序列的概率预测主要在于预测未来可能的结果的分布，对于非平稳时间序列来说，更具有挑战性。本文提出了STRIPE模型，该模型根据形状和时间的特征来表示时序结构的多样性，进行更准确的预测。
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...
非平稳和平稳序列的协整问题,我在对两个变量分别做单位根检验，发现被解释变量Y是一阶单整的，即非平稳的，解释变量是平稳的。请问：①这样能做协整么？貌似不能把？要怎么办？②如果我对一阶单整的序列做差分，那差分后的新序列能和平稳序列做协整么？
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…
时序分析：ARIMA模型（非平稳时间序列）.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...
本文主要探讨时间序列模型中带季节效应的非平稳序列，相比于其他模型，该模型在理解和操作上较为简单。如果做一个简要的总结，我认为季节效应分析的重点是在考虑长期趋势的衡量与提取，可以说季节效应分析理论的更新主要是不断完善对趋势效应的提取，以达到基于长期趋势的更优预测。
首先，本文介绍非平稳时间序列的一些传统的建模方法，主要对ARIMA模型法、季节性模型法、X．11法、回归方法、灰色模型法等方法加以研究分析。.然后，本文对非平稳时间序列的状态空间建模方法进行重点研究，主要有如下的研究工作：（1）在建模方面...
非平稳时间序列极值统计模型及其在气候-水文变化研究中的.PDF,水利学报2017年4月SHUILIXUEBAO第48卷第4期文章编号：0559-9350（2017）04-0379-11非平稳时间序列极值统计模型及其在气候-水文变化研究中的应用综述鲁帆，肖伟华，严...
基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M201073164学校代码10487密级基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别学位申请人：刘向立学科专业：水利工程指导教师：副教授答辩日期：2012.5.29...
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...
论文摘要：时间序列的概率预测主要在于预测未来可能的结果的分布，对于非平稳时间序列来说，更具有挑战性。本文提出了STRIPE模型，该模型根据形状和时间的特征来表示时序结构的多样性，进行更准确的预测。
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...
非平稳和平稳序列的协整问题,我在对两个变量分别做单位根检验，发现被解释变量Y是一阶单整的，即非平稳的，解释变量是平稳的。请问：①这样能做协整么？貌似不能把？要怎么办？②如果我对一阶单整的序列做差分，那差分后的新序列能和平稳序列做协整么？
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…
时序分析：ARIMA模型（非平稳时间序列）.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...
本文主要探讨时间序列模型中带季节效应的非平稳序列，相比于其他模型，该模型在理解和操作上较为简单。如果做一个简要的总结，我认为季节效应分析的重点是在考虑长期趋势的衡量与提取，可以说季节效应分析理论的更新主要是不断完善对趋势效应的提取，以达到基于长期趋势的更优预测。
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