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Time Series Structure Analysis: SSA and Related Methods

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简介：
本书介绍了时间序列结构分析中的奇异谱分析（SSA）及其相关方法，为读者提供了深入理解时间序列数据处理的有效工具。 《时间序列结构分析：SSA及相关技术》由N. Golyandina、V. Nekrutkin和A. Zhigljavsky合著。这是一本完整的PDF文档，共310页，是奇异谱分析学习的最原始和权威的教材。

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  • Time Series Structure Analysis: SSA and Related Methods
    优质
    本书介绍了时间序列结构分析中的奇异谱分析（SSA）及其相关方法，为读者提供了深入理解时间序列数据处理的有效工具。 《时间序列结构分析：SSA及相关技术》由N. Golyandina、V. Nekrutkin和A. Zhigljavsky合著。这是一本完整的PDF文档，共310页，是奇异谱分析学习的最原始和权威的教材。
     
  • Analysis of Neural Time Series Data: Theory and Practice
    优质
    本书深入探讨神经时间序列数据的理论与实践分析方法，涵盖信号处理、统计模型及机器学习技术在脑科学研究中的应用。 Mike X Cohen的参考书中的习题及相关MATLAB代码主要涉及时间序列数据分析。
     
  • Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series Using R (Original PDF)...
    优质
    《利用R语言分析集成和协整时间序列》一书详细介绍了如何使用统计软件R来处理与分析经济及金融数据中的时间序列，特别聚焦于集成过程与协整关系的检测与建模。书中提供了丰富的实例和实战演练，帮助读者掌握复杂的时间序列数据分析技巧。 这本书的标题结合了两个具有影响力的领域。正如David Hendry在Clive W.J. Granger诺贝尔纪念奖演讲中所提到的，“非平稳宏观经济时间序列建模已成为实证宏观经济学研究的主要范式”。因此，掌握集成与协整分析是应用计量经济学家必备的能力。另一方面则是开源统计编程环境R。自1990年代中期以来，它已经从雏形成长为成熟、灵活且强大的软件，并拥有超过600个贡献包。然而可以说，R在计量经济学领域的关注度尚未达到应有的水平。本书旨在弥合这一差距，展示如何轻松地将集成与协整分析中的方法和工具应用到R中。
     
  • Time-Series Analysis: A Practical Approach (epub)
    优质
    本书《时间序列分析：实用方法》以简洁明了的方式介绍了时间序列分析的基本概念和应用技巧，适合初学者及专业人士阅读参考。电子书格式便于携带与学习。 《Practical Time-Series Analysis》英文epub资源转载自网络，如涉及侵权，请联系上传者删除。
     
  • TIME SERIES ANALYSIS: AN INTRODUCTION - FIFTH EDITION by Chris...
    优质
    《时间序列分析：入门第五版》由Chris等人编著，本书全面介绍了时间序列分析的基本概念、模型和应用方法，适合初学者及专业人士阅读。 原版经典作品《时间序列分析》，共293页，语言优美流畅，非常适合初学者阅读。
     
  • An Overview of Support Vector Machines and Related Kernel-based Methods
    优质
    本文概述了支持向量机(SVM)及其相关的基于核函数的方法，探讨了SVM在机器学习中的理论基础和广泛应用。 《支持向量机及其他基于核函数的学习方法入门》由Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor 编著，ISBN：0521780195，出版社为Cambridge University Press, 2000年出版（共190页）。这是第一本全面介绍支持向量机的书籍，这是一种基于统计学习理论最新进展的新一代学习系统。本书将帮助读者理解该理论及其在实际应用中的作用。
     
  • Advanced Time Series Sales Forecasting with ARIMA and SARIMA
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    本课程深入探讨ARIMA和SARIMA模型在时间序列销售预测中的应用，教授如何利用这些统计方法进行精准的市场趋势分析与预测。 项目：使用ARIMA和SARIMA模型的牛仔香烟销售高级时间序列预测 简介： 您在美国联邦政府健康与环境部门担任数据科学家，任务是确定该国最古老、最有实力的卷烟生产商——牛仔香烟（TM, EST 1890）的销售趋势是增长还是下降。尽管该公司历史悠久，但其公开销售和营销数据并不充分。目前仅有的可用战后历史数据是从1949年恢复生产后的11年间的数据，在此期间公司经历了两次停产期：一次是在1960年停止运营，另一次在1970年重新开始。 您的任务是利用这有限的1949年至1960年的销售记录来预测制造商未来的卷烟销量趋势。您需要重建该公司的历史销售数据，并从过去的角度进行未来预测，以便撰写关于美国与主要烟草公司相关的公共卫生报告。 此分析结果将作为重要政府建议的一部分内容，与其他同事的研究相结合，为公共健康和地方经济提供关键性的指导信息。
     
  • Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding in Nonlinear Time Series...
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    本文提出了一种新的非线性时间序列数据降维方法——稀疏局部线性和邻域嵌入法(Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding, SLLNE)，有效捕捉数据的内在结构和动态特性。 提交的内容包括稀疏编码程序以及支持向量回归和支持向量机中的装袋树程序，并引用了论文《用于非线性时间序列预测的稀疏局部线性和相邻嵌入》中使用的16个数据集，作者为Waleed Fakhr，发表于ICCES 2015年会议。 该文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码方法，专门用于时间序列预测。这种方法无需训练阶段且参数调整最少，适用于非平稳和在线应用中的预测任务。在预测过程中，每个测试向量通过基础追求L1范数问题来估计一组稀疏权重，并尝试约束稀疏编码公式，包括了稀疏局部线性嵌入及最近邻嵌入。 为了验证该方法的有效性，在包含16个时间序列数据集的离线试验中进行了实验。这些数据集中训练样本是固定的。所提出的方法与装袋树（Bagging Tree, BT）、最小二乘支持向量回归(LSSVM)和正则化自回归模型(AR)进行了比较，结果显示该稀疏编码预测方法在10倍交叉验证下优于LSSVM，并且显著超过了其它两种模型的性能。
     
  • 时间序列分析教程：Time-Series-Analysis-Tutorial
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    本教程《Time-Series-Analysis-Tutorial》旨在为初学者提供全面的时间序列分析指导，涵盖基础概念、模型建立及应用实例。适合数据科学爱好者和专业人士学习参考。 时间序列分析——分类与预测教程 作者：datamonday 贡献者：datamonday 初次发布：2020-04-17 最后修改：2021-04-06 [toc] 前言 最近一段时间都在学习时间序列预测和时间序列分类相关的知识，一开始感觉无从下手，论文看不懂，代码不会写。经过近三个月的摸索，也算是入门的小白了，这篇博文算是个人经过踩坑、去粗取精之后的经验总结。通过4篇博客、9篇论文、32篇实战教程，梳理出了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客论文和教程全部内容字数大约在50万字到100万字之间。既是对这段时间所学知识的梳理总结，也希望给有需要的同学提供帮助。 适用人群： 没有时间序列预测分类相关经验的小白。 代码环境： python 3.7.6 tensorflow 2.1.0
     
  • PERTURBATION METHODS FOR CONTROL ANALYSIS AND DESIGN: A SINGULAR APPROACH
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    本研究探索了奇异摄动方法在控制理论中的应用，为分析与设计复杂控制系统提供了一种新颖且有效的途径。 控制工程领域的经典书籍对于学习者来说非常重要。这些书通常涵盖了控制系统的基本原理、设计方法以及实际应用案例。通过阅读这类书籍，读者可以深入理解反馈控制系统的理论基础，并掌握分析与设计复杂系统的方法。此外，它们还提供了丰富的实验和项目建议，帮助学生将所学知识应用于实践当中。 对于希望在这一领域取得进步的工程师或研究人员而言，研读这些经典著作是必不可少的学习过程的一部分。