时间序列分析(Time series analysis)是一种应用于电力 、电力系统的动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。一般用于系统描述、系统分析、预测未来等。中文名称 时间序列分析法 英文名称 time series analysis method 定义 根据历史统计资料...
第二步:了解时间序列的变化趋势 了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了,单击"分析",里面选择"时间序列预测,选择"序列图"对话框,然后把'平均值'移到"变量"框里面,‘DATE_’移到"时间轴标签"框中,单击"确定"。结果如图 根据序列图的分析知道,序列的波动随着季节的波动越来越大,所以我们选择乘法模型; 第三...
平稳时间序列分析(2) 平稳AR 模型的统计性质均值如果 AR(p) 模型满足平稳性条件,则有 Ex_t=E(\phi_0+\phi_1x_{t-1}+\cdots+\phi_px_{t-p}+\varepsilon_t)\\ 又由于平稳序列均值为常数,且 \varepsilon_t 为白… Kings...发表于Stati... 时间序列分析之最佳线性预测、非决定性平稳序列、时间序...
描述性统计:通过计算均值、方差、自相关等统计量来描述序列的基本特征。 时域分析方法:如ARIMA模型、指数平滑等,直接在时间序列上进行建模和预测。 频域分析方法:通过傅里叶变换或小波变换等方法将时间序列转换到频域进行分析。 状态空间模型:利用状态空间方程来描述序列的动态变化。 机器学习方法:如支持向量机、神经网络...
时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式,它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容,本文将整理并总结时间序列分析中的一些核心概念,如自协方差、自相关和平稳性等,并通过Python实现和图形化展示这些概念,使其更加直观易懂。希望通过这篇文章帮助大家更清楚地...
一个时间序列过程(time series process)定义为一个随机过程,这是一个按时间排序的随机变量的集合,也就是将每一个时刻位置的点作为一个随机变量。 是索引集合(index set), 决定定义时序过程以及产生观测值的一个时间集合 。其中假定 随机变量 的取值是连续的。
多元时间序列分析（multivariate time series analysis）是指对多变量时间序列的研究。实际中，许多问题不仅是观察单个过程xₜ，而且是同时观察多个过程x，x，…，x，或者说xₜ为向量时，需要分析多变量时间序列xₜ=(x，x，…，x)例如，在工程上要研究电流与电压同时随时间变化的情况；在化学变化中要分析压力、...
1、时间序列分析之前,需要进行序列的预处理,包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型,采取不同的分析方法。 纯随机序列 又叫白噪声序列,序列的各项之间没有任何相关关系,序列在进行完全无序的随机波动。白噪声序列是没有信息可提取的平稳序列,可以终止分析。 平稳非白噪声序列 均值和方差是...
时间序列(time series)是系统中某一变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成一个数值序列,展示研究对象在一定时期内的变动过程,从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。 研究时间序列主要目的可以进行预测,根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测...