大家好，如果您还对时间序列特征提取不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享时间序列特征提取的知识，包括时间序列数据分析的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
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一、平稳时间序列模型的识别 *** 及思路
1、平稳时间序列是时间序列中一类重要的时间序列，对于该时间序列，有一套非常成熟的平稳序列建模 *** 。对于非平稳序列，可以通过差分、提取确定 *** 成分等 *** ，将其转化成平稳序列，再运用平稳序列建模 *** 进行建模。
2、在实际 *** 作中，由于样本数据的匮乏，要根据样本数据要找到生成样本的真实随机过程基本是不太可能的。理论研究表明，任意平稳时间序列都可以由ARMA过程(包括AR过程、MA过程和混合过程)近似表示，并且通过ARMA模型可以对序列作出比较精确的预测 Box-Jenkins建模 *** 是关于如何分析平稳时间序列、建立ARMA模型以及进行预测的 *** ，它也是目前比较流行的一种建模 *** 。建模过程基本可以分为如下3步。
3、1)模型识别:考察时间序列特征，进行模型识别，辨识出有价值且参数简约的模型子类,如AR(3)、ARMA(2,2)等。
4、2)参数估计和诊断检验:对已辨识出的模型子类进行数据拟合和参数估计，在恰当的条件下，有效地运用样本数据对模型参数进行推断和估计，并对模型进行诊断检验，通过检验拟合模型与数据的关系来揭示模型的不当之处，从而对模型进行改进。模型识别、参数估计和诊断检验是不断循环和改进的过程，通过该过程来找到合适的模型表达式。
5、3)预测:利用拟合好的时间序列模型来推断序列其他的统计 *** 质或预测序列将来的发展通常要求，用来建模的观测值的个数至少有50个，更好是100个或更多。当无法获得50个或者更多的历史观测时，例如进行某种新产品的需求预测时，可以使用经验或者类似产品的历史需求信息得到一个初始模型;当获得更多的数据时，这个模型可以随时被更新。
二、间断时间序列分析是什么
时间序列分析（Time-SeriesAnalysis）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。
1.用观测、调查、统计、抽样等 *** 取得被观测 *** 时间序列动态数据。
2.根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
3.辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
三、读《不等长时间序列滑窗STS距离聚类算法》 ***
1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。
2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。
如下埃博拉出血热、 *** 在数值上很相似，但 *** 和 *** 在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。
不等长时间序列滑窗STS聚类算法：
1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。
2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的 *** 计算不等长序列的距离。
3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算 *** 。
时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交 *** 、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律 *** ，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。
时间序列聚类算法可以分为两类。
1）基于原始数据的时间序列聚类算法。
2）基于特征的时间序列聚类算法。
基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类 *** 的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。
STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式
如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。
如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。
z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。
本 *** 提出了形状距离的不等长时间序列的聚类 *** 。我们可以学到的有
1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。
2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。
四、【时间序列分析】纯随机 *** 检验(白噪声检验)
【时间序列分析：探索白噪声检验的秘密】
在时间序列分析的探索中，纯随机 *** 检验，也被称为白噪声检验，是评估序列随机 *** 的重要步骤。它旨在揭示序列中是否存在任何有意义的关联，从而决定是否值得进一步挖掘潜在的规律。
当序列中的值彼此之间毫无关联，无论过去的行为对将来没有丝毫影响，这样的序列就被定义为纯随机或白噪声序列。白噪声得名于其特 *** ，就像白光中的每个波长 *** 存在，没有特定的频率或相位关系。这样的序列简单且平稳，但其价值在于，如果一个序列是白噪声，意味着我们无法从中找到任何可预测的模式。
为了确认序列的随机 *** ，统计检验工具如BP检验和 *** 检验介入。它们的核心思想是，如果序列的前几个自相关系数接近于零，且统计量符合卡方分布，那么我们就可以推断该序列是纯随机的。值得注意的是，我们通常只关注前几项，因为短期相关 *** 可能短暂存在，但长期来看，相关 *** 会迅速消退。
在建模后，如果残差序列通过白噪声检验，说明模型已成功提取了序列中的所有有价值信息，进一步分析就不再必要。因此，对序列的纯随机 *** 检验，是评估模型有效 *** 的重要步骤，也是判断是否继续深入挖掘序列潜在规律的关键。
白噪声序列具有独特的 *** 质：所有自相关系数为零， *** 序列间无关联，如同随机波动，缺乏可提取的信息。相反，如果序列存在显著的相关 *** ，那意味着它具备统计上的相关信息，这正是我们分析的焦点。纯随机 *** 检验是衡量这些相关信息是否充分提取的标志。
此外，方差齐 *** 在时间序列分析中不可或缺，因为它影响着参数估计的准确 *** 。如果序列的方差不一致，可能暗示模型拟合存在问题，需要进一步调整以确保残差满足方差齐 *** 假设，否则模型的精度将大打折扣。
纯随机 *** 检验的核心在于检验序列的自相关系数是否接近零，这通常通过Barlett定理来实现。利用Q和 *** 统计量，我们关注前几期的自相关系数，通过计算p值来判断序列是否符合白噪声模型。当p值大于0.05，我们倾向于接受白噪声假设，表明序列的随机 *** 得到充分验证。
总结来说，白噪声检验是时间序列分析中不可或缺的一环，它帮助我们确定序列的随机 *** 特征，从而决定是否继续深入分析，以提取序列中可能存在的有价值信息。
五、多重时间序列设计法是干嘛
通过运用分形理论中的 *** ，来计算和提取时间序列的特征值。根据查询多重时间序列的相关资料显示，多重时间序列设计法是通过运用分形理论中的 *** ，来计算和提取时间序列的特征值。
1、时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
2、时间序列法是一种定量预测 *** ，亦称简单外延 *** 。
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