時間序列平穩指的是這個時間序列的值與時間無關。
1. 首先可以做ACF圖直觀上判別時間序列是否存在明顯的自相關；
2. 常用的檢驗有KPSS, ADF檢驗等。
爲了檢測時間序列的相關性，我們經常使用自相關，互相關或歸一化互相關。 互相關（Cross-Correlation） 互相關是兩個不同時間序列的比較，以檢測具有相同最大值和最小值的指標之間是否存在相關性。例如：“兩個音頻信號同相嗎？
本文主要翻譯LPS論文的主體部分，由於水平有限，可能翻譯的不夠準確。算法原文連接爲 基於局部自動模式的時間序列表示與相似度 摘要：隨着從醫學、金融、多媒體等不同領域的時間序列數據集的增加，時間序列數據挖掘受到更多人的關注。對於減少維數和產
原始數據是 dataframe 的一列 “timestamp” 需要按照每5分鐘做一次切分，下面是切分的代碼： import pandas as pd def dataframe_strip(dataframe: pd.Data
第一步.對原始數據進行分析一.ARIMA預測時間序列指數平滑法對於預測來說是非常有幫助的，而且它對時間序列上面連續的值之間相關性沒有要求。但是，如果你想使用指數平滑法計算出預測區間，那麼預測誤差必須是不相關的， 而且必須是服從零均值、 方
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(1)以下是windows系統python下的安裝： 基本是參考網站： http://juiceyang.com/2016/03/24/how-to-install-pyeemd-on-windows-in-3-steps/ （
1.R語言函數ur.kpss() 對於一個時間序列，例如用R自帶的google股價變化數據goog(可以通過導入fpp2包之後直接使用goog這個數組變量，這裏僅爲示例，代指要檢驗的時間序列或者數組)。 1.1 對goog進行KP
pandas應用 時間序列分析之_時間重採樣 python時間序列分析之_用pandas中的rolling函數計算時間窗口數據 時間序列的平穩性及使用差分法處理非平穩時間序列 kaggle比賽： 1. 時間序列基礎建模方法 2. Corp
一、混沌理論 混沌現象是介於確定和隨機之間的一種不規則運動，是一種由確定的非線性動力學系統生成的複雜行爲，廣泛存在於自然系統和社會系統中。混沌是確定性系統中由於隨機性行爲而產生的一種外在的、複雜的、貌似無規則的運動。對於確定性的非線性系
1. https://blog.csdn.net/howardge/article/details/41979119 接下來我們來分解時間序列，時間序列分爲：非季節性數據和季節性數據 一個非季節性時間序列：包含一個趨勢部分和一個不規則部
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算法介紹 時間序列森林（Time Series Forest, TSF）模型將時間序列轉化爲子序列的均值、方差和斜率等統計特徵，並使用隨機森林進行分類。TSF通過使用隨機森林方法（以每個間隔的統計信息作爲特徵）來克服間隔特徵空
public class LPS extends AbstractClassifierWithTrainingData 02: implements ParameterSplittable{ 03: RandomRe
一、變平穩 1.1 去趨勢 差分、取對數 1.2去週期性 濾波、差分 1.3變平穩的原因除了1.1、1.2之外還有 穩定方差、使數據呈現正態分佈、使週期效應累加 ARIMA模型的示例代碼 from panda
