季节性波动时间序列预测的分解季节指数法X_自然科学_专业资料。季节性波动时间序列预测的分解季节指数法X 数理统计与管理 60 文章编号 :1002 - 1566 ( 2000) 06 - 0060 - 05 19 卷 期 6 2000 年 9 月 季节性波动时间序列预测的分解季节指数法郭秀英1 尹兴国2 张艳云1 ( 1. 西南石油学院 ,南充 63700 ;...
Winters线性与季节性指数平滑法,时间序列分解法等都未考虑季节指数的趋势性变化.而季节分解预测法,分解——组合预测法,虽然考虑了季节指数的趋势性变动,但未充分利用已知的数据信息.着名的Box--Jenkins季节模型预测法,虽然理论上较完善,但方法较繁琐,复杂,理论上较难理解,而且预测费用也较高.因此,仍不被人们接受....
到目前为止,我们已经考虑了相对简单的季节模式,如季度和月度数据。然而,高频时间序列数据往往表现出更为复杂的季节模式。例如,日数据可能同时存在周季节模式和年季节模式。小时数据通常包含三种类型的季节性:日季节模式、周季节模式和年季节模式。即使是周数据也经常会因存在周期为365.25/7≈52.179365.25/7≈52.179的年...
季节性波动时间序列预测的分解季节指数法[1] 季节性时间序列的预测模型研究 季节性时间序列建模与预测 利用样条函数建立季节性时间序列的预测模型 季节性时间序列的预测模型研究 基于神经网络的季节性时间序列预测方法研究 基于神经网络的季节性时间序列预测方法研究 基于季节性指数平滑法的MRO物资预测 第十章时间序列预测...
在时间序列中可以出现三种类型的季节模式。季节性可以是确定性的,也可以是随机的。在随机方面,季节模式可能是平稳的,也可能不是。这些季节性并不是相互排斥的。时间序列可以同时具有确定性和随机季节性成分。1、确定的季节性 具有确定性季节性的时间序列具有恒定的季节模式。它总是以一种可预测的方式出现,无论是...
本发明属于信息预测技术领域,提供一种基于时间序列分解的季节性商品需求预测方法。一种适用于出库数据呈现周期变化的季节性物料的中长期预测方法。 背景技术: 需求预测不仅涉及客户的需求管理,还对后续的订货、库存等运营起主导作用,直接影响着企业的利润增加。需求预测偏高,库存积压,增加企业的库存费用,不利于企业资金周转...
专利名称 一种基于时间序列分解的季节性商品需求预测方法 申请号 2018114459980 申请日期 2018-11-29 公布/公告号 CN109741082B 公布/公告日期 2021-04-06 发明人 陈灿,王一君,谢新丽,吴珊珊 专利申请人 杭州览众数据科技有限公司 专利代理人 朱月芬 专利代理机构 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 专利类型 发明...
季节变动 seasonal fluctuation:时间序列呈现出的以年为周期长度的固定变动模式,这种模式年复一年地出现。 循环波动 cyclic fluctuation:时间序列呈现出的非固定长度的周期性波动。循环波动的周期可能会持续一段时间,并且是涨落相间的交替波动。 不规则波动 irregular variations:时间序列中除去趋势、季节变动和循环波动之后的...
在这篇文章中,我们将深入探讨时间序列预测的基本概念和方法。我们将首先介绍单元预测和多元预测的概念,然后详细介绍各种深度学习和传统机器学习方法如何应用于时间序列预测,包括循环神经网络(RNN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、Transformer、自回归模型(AR)、状态空间模型、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等。我们还会讨论...
假设你发现销售数据中存在季节性波动,你会采取什么方法进行分析和预测?相关知识点: 试题来源: 解析 答案:首先,使用时间序列分解方法,将数据分解为趋势、季节性和残差成分。对于季节性部分,可以观察其周期和幅度的规律。然后,可以建立季节性 ARIMA 模型或基于季节性的回归模型进行预测。同时,考虑引入外部因素,如节假日...