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ADDINCNKISM.UserStyle《时间序列分析》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程号
2023S04105
开课单位
网络空间安全与计算机学院
课程名称
（中文）时间序列分析
（英文）TimeSeriesAnalysis
课程性质
选修
考核类型
考试
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
专业发展课程（专业拓展课）
先修课程
大学数学C、数学建模、人工智能程序设计、机器学习
适用专业（类）
人工智能
二、课程描述及目标
（一）课程简介
《时间序列分析》课程是人工智能专业本科生的一门专业拓展课程。时间序列分析是一门实用性很强的课程，旨在通过理论教学与实践操作训练，使学生掌握时间序列分析的基础知识、各种分析模型的原理及建模方法，具备用概率统计的思想和方法去思考随机系统中多个变量之间的数量关系、并处理随机数据的基本能力，为《强化学习》、《智能系统与应用》等后续课程奠定必要的理论和实践基础。
（二）教学目标
通过本课程，学生将学会时间序列分析的基本概念以及分类，能从数量上揭示某一现象的发展变化规律，或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性；掌握各种时间序列方法的分析步骤与建模方法，能够分析时间序列的统计规律性，构造拟合它的最佳数学模型；同时具备应用所学知识分析和处理实际应用中时间序列问题的能力。
课程目标1：掌握时间序列的基本概念以及常用的时序分类；
课程目标2：掌握对具体时序的分析步骤与建模方法，并能够上机实现，使学生从理论、方法、能力三方面得到训练；
课程目标3：能够分析时间序列的统计规律性，给出简洁的时间序列的表示，构造出拟合该时间序列的数学模型，并给出预报结果的精度分析；
课程目标4：理解如何运用概率统计知识去处理随机系统中多个变量之间的数量关系，逐步提高学生处理随机数据的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-2具有人工智能领域需要的数据分析能力，能针对具体的对象建立数学模型并利用计算机求解
课程目标1
0.1
2-2能基于相关科学原理和数学模型方法正确表达和分析人工智能的复杂工程问题
课程目标2
0.3
4-2能够根据人工智能领域复杂工程中特定对象特征，选择研究路线，设计实验方案
课程目标3
0.4
4-4能对实验结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论
课程目标4
0.2
四、教学方式与方法
在教学过程中，主要从教材选择、课堂教学、习题指导、上机实验、答疑讨论、教学互动等环节进行探索性和创造性的改革与实践。在授课中充分发挥学生的主动性、积极性和首创精神，注重启发式教学，注重提高学生的素质，注重培养学生的创新能力，及时了解教学效果和教学过程中存在的问题。
加强实验环节，巩固学生的学习成果；加强学生将理论方法转化成具体实现过程的能力，培养学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。
五、教学重点与难点
（一）教学重点
本课程的教学重点包括平稳时间序列分析、非平稳序列的随机分析、非平稳序列的确定性分析。
（二）教学难点
本课程的教学难点是概率论中的公式推导、非平稳序列的确定性分析、多元时间序列分析。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
第一章
时间序列分析简介
了解时间序列的定义及常用分析方法；掌握时间序列的几个基本概念
4
课堂讲授
课程目标1
2
第二章
时间序列的预处理
掌握平稳性检验的原理和方法，掌握纯随机性检验的原理和方法
6
课堂讲授
课程目标1
3
第三章
平稳时间序列分析
掌握平稳时间序列的建模方法；掌握平稳时间序列的预测；理解ARMA模型的定义及性质。
8
课堂讲授
课程目标2
课程目标3
4
第四章
非平稳序列的随机分析
掌握ARIMA模型；掌握残差自回归模型；掌握条件异方差模型。
6
课堂讲授
课程目标2
课程目标3
5
第五章
非平稳序列的确定性分析
理解时间序列的分解原理；掌握时间序列的确定因素分解、趋势分解、季节效应分解方法；了解时间序列综合效应分解法；了解X-11过程、X-12过程以及Forecast过程。
6
课堂讲授
课程目标2
课程目标3
6
第六章
多元时间序列分析
掌握平稳多元时间序列建模；掌握单位根检验；理解虚假回归、协整的概念及应用；了解误差修正模型。
4
课堂讲授
课程目标2
课程目标3
课程目标4
合计
34
七、学业评价和课程考核
（一）考核类型：?考试?考查
（二）考核方式：?开卷考试?闭卷考试?课程论文
?课程报告?其它：
（三）成绩评定：
考核
依据
建议分值
（百分比）
考核/评价细则
对应课程目标
过程
考核
30%
出勤
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