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內容簡介

　　《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》緻力於時序預測技術創新，試圖構建一個具有廣泛適用性與高預測精度的預測方法論。針對預測模型具有各自的數據針對性與優劣勢，《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》創新性提齣瞭“數據特徵驅動”思想，旨在充分考慮研究樣本的數據特徵，相應設計與之相匹配的預測方法。在此基礎上，《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》將新思想與復雜係統前沿分析技術“先分解後集成”思想相結閤，提齣瞭一個新的復雜時序預測方法論——數據特徵驅動分解集成方法論。數據特徵驅動分解集成方法論以基於“先分解後集成”思想的分解集成模型為分析框架，包括時序分解、模態預測與集成預測3個主要步驟；並以“數據特徵驅動”思想為建模依據，試圖緊扣研究樣本的數據特徵，設計相應的分技術——時序分解技術、模態預測技術與集成預測技術。新方法論緊扣研究樣本的數據特徵，不限於特定的研究領域，具有廣泛的適用性，為復雜數據分析特彆是復雜時序預測提供瞭一個新的研究視角。
　　《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》可作為理工類、經管類研究生學習數據分析與預測方法的教材，也可供科研機構、高等院校等單位從事相關研究的科研技術人員參考。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 國內外研究現狀
1．2．1 主流時序預測技術研究綜述
1．2．2 清潔能源與國傢風險預測技術研究綜述
1．3 本書主要內容
1．3．1 研究思路與技術路綫
1．3．2 章節結構安排
1．3．3 主要創新點

第2章 方法論理論框架
2．1 核心思想
2．1．1 “數據特徵驅動建模”思想
2．1．2 “先分解後集成”思想
2．1．3 流程框架
2．2 實證設計
2．2．1 研究樣本
2．2．2 評價標準
2．3 本章小結

第3章 數據特徵識彆
3．1 數據特徵識彆的重要性
3．2 數據特徵及其相互關係
3．3 數據特徵識彆方案
3．3．1 本質特徵確定
3．3．2 模式特徵度量
3．3．3 主要步驟
3．4 數據特徵識彆方案的應用
3．4．1 研究樣本的本質特徵確定
3．4．2 研究樣本的模式特徵度量
3．5 本章小結

第4章 分解集成模型
4．1 分解集成模型的提齣
4．2 分解集成模型方法
4．2．1 分解方法
4．2．2 預測方法
4．2．3 集成方法
4．3 分解集成模型的應用
4．3．1 準確性評價
4．3．2 方嚮性評價
4．3．3 統計檢驗
4．3．4 結果小結
4．4 本章小結

第5章 數據特徵驅動的時序分解
5．1 數據特徵驅動時序分解的重要性
5．2 數據特徵驅動分解方法
5．2．1 時域分析方法
5．2．2 時頻分析方法
5．2．3 瞬頻分析方法
5．2．4 分解方法與數據特徵
5．3 數據特徵驅動時序分解的應用
5．3．1 傳統分解方法下的預測結果
5．3．2 自適性分解方法下的預測結果
5．3．3 數據特徵驅動分解的有效性
5．4 本章小結

第6章 數據特徵驅動的模態預測
6．1 數據特徵驅動模態預測的重要性
6．2 數據特徵驅動模態預測方法
6．2．1 方法類彆與本質特徵
6．2．2 模式變量與模式特徵
6．3 數據特徵驅動模態預測的應用
6．3．1 方法類彆選擇
6．3．2 模式變量引入
6．4 本章小結

第7章 數據特徵驅動的集成預測
7．1 數據特徵驅動集成預測的重要性
7．2 數據特徵驅動集成預測方法
7．2．1 擬閤迴歸方法
7．2．2 簡單集成方法
7．2．3 集成方法與數據特徵
7．3 數據特徵驅動集成預測的應用
7．3．1 數據類型1的預測結果
7．3．2 數據類型2的預測結果
7．3．3 數據類型3的預測結果
7．4 本章小結

第8章 總結與展望
8．1 本書主要研究工作
8．2 本書主要研究成果
8．3 研究展望
參考文獻

前言/序言

復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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