本文将分享几种常用的时间序列插值方法,希望能对时序预测的实践有所帮助。 1. 线性插值 线性插值是最简单、最直接的插值方法之一。它的原理是根据已知的两个点,通过线性函数来估计缺失值点的取值。假设已知的两个点为$(x_0, y_0)$和$(x_1, y_1)$,那么在$x_0$和$x_1$之间的任意一点$x$处的估计值...
本文将分享时序预测中常用的时间序列插值方法,包括线性插值、样条插值、Kriging插值以及基于机器学习的插值方法。 一、线性插值 线性插值是一种简单且常用的插值方法,其原理是根据已知数据点之间的线性关系来估计缺失点的数值。具体来说,假设有一组时间序列数据{t1, t2, t3, …, tn},其中部分数据点缺失。线性插值...
因此,本文通过地球物理数据和GNSS高程时间序列数据构建回归问题,使用自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法建立模型,通过知识引导的测绘混合智能计算,实现GNSS高程时间序列智能化预测和插值。 1 数据与方法 1.1 试验数据 1.1.1 输出数据 试...
因为插值方法本身是从纯数学角度提出的, 所以该方法只考虑时间序列的数学特性, 其目的是为了找出物理过程的时间序列特征, 如周期、 趋势等。如果已知时间序列的物理背景, 就可以采用建模的方法来解决数据缺失问题。X 收稿日期:2004- 07- 16基金项目:中国地震局第一监测中心人才...
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因此,选择合适的时间序列插值方法对于提高预测的准确性是非常关键的。本文将分享一些常用的时间序列插值方法,并讨论它们的优缺点。 一、线性插值 线性插值是最简单的一种插值方法,它假设缺失值与相邻数据之间存在线性关系,利用已知的相邻数据对缺失值进行估计。这种方法适用于数据变化比较平稳的情况,但是在数据变化剧烈...
线性插值是最简单的一种插值方法,在时间序列数据中,它可以通过已知的两个点之间的线性关系,来估计中间未知点的数值。例如,如果我们有一组连续的温度数据,但是其中缺少了某一个时间点的数据,我们可以使用线性插值来估计该时间点的温度值。 具体来说,假设我们有两个已知的温度数据点$(t_1, y_1)$和$(t_2, y...
和三次样条等插值方法对高程时间序列进行插值,并对不同方法的插值结果进行了分析比较,验证了正交多项式拟合的可行性及有效性.结果表明:在高程时间序列插值中,三次样条插值结果较差;连续缺失3个点及以下时,正交多项式拟合,拉格朗日插值结果均较好,插值效果相当;随着缺失点数量的增加,正交多项式拟合结果要优于另2种方法....
Boost模型的拟合精度提升了约35%;预测结果表明,在12个月的预测周期内,AdaBoost模型在4个GNSS站的MAE值为4.0~4.5 mm,RMSE值约为5.0~6.0 mm;插值试验表明,相较于三次样条插值方法,AdaBoost插值模型的精度约提升了15%~28%.预测和插值试验表明,顾及地球物理效应的AdaBoost模型可以应用于GNSS高程时间序列预测与插值....