MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：43
- 题名/责任者:
- 复杂时间序列预测技术研究:数据特征驱动分解集成方法论/汤铃, 余乐安, 李建平, 汪寿阳著
- 出版发行项:
- 北京:科学出版社,2016
- ISBN及定价:
- 978-7-03-047636-4/CNY68.00
- 载体形态项:
- 181页:图;24cm
- 其它题名:
- 数据特征驱动分解集成方法论
- 丛编项:
- 商务智能与大数据丛书
- 个人责任者:
- 汤铃 著
- 个人责任者:
- 余乐安 著
- 个人责任者:
- 李建平 著
- 个人责任者:
- 汪寿阳 著
- 学科主题:
- 时间序列分析-预测技术
- 中图法分类号:
- O211.61
- 书目附注:
- 有书目 (第169-181页)。
- 提要文摘附注:
- 本书致力于时序预测技术创新，试图构建一个具有广泛适用性与高预测精度的预测方法论。针对预测模型具有各自的数据针对性与优劣势，本书创新性提出了“数据特征驱动”思想，旨在充分考虑研究样本的数据特征，相应设计与之相匹配的预测方法。在此基础上，本书将新思想与复杂系统前沿分析技术“先分解后集成”思想相结合，提出了一个新的复杂时序预测方法论——“数据特征驱动分解集成方法论”。数据特征驱动分解集成方法论“以基于”先分解后集成思想的分解集成模型为分析框架，包括时序分解、模态预测与集成预测3个主要步骤；并以“数据特征驱动”思想为建模依据，试图紧扣研究样本的数据特征，设计相应的分技术——时序分解技术、模态预测技术与集成预测技术。新方法论紧扣研究样本的数据特征，不限于特定的研究领域，
- 使用对象附注:
- 科研人员的适用性，为复杂数据分析特别是复杂时序预测提供了一个新的研究视角。
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