时间序列分析 时间序列分析的基本原理是什么

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户如乐9318
2022-08-09 · TA获得超过6642个赞
知道小有建树答主
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1、时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素,然后综合这些因素,提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测,提取图像有关特征,并分析其变化过程与发展规模。当然,首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期,从而选择合适的遥感数据

2、特点:简单易行,便于掌握,但准确性差,一般只适用于短期预测。

3、基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

4、基本思想:根据系统的有限长度的运行记录(观察数据),建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型,并借以对系统的未来进行预报。
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光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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