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复杂时间序列:问题剖析、方法探索与应用拓展
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代,数据以前所未有的速度和规模不断涌现,而时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合,广泛存在于众多领域,如金融领域的股票价格走势、经济领域的GDP增长数据、气象领域的气温变化记录、医疗领域的患者生命体征监测以及工业领域的设备运行状态参数等。这些时间序列数据蕴含着丰富的信息,对于各领域的研究和决策具有不可估量的价值。
随着各领域对数据理解和预测需求的不断深入,时间序列分析变得愈发重要。传统的时间序列分析方法,如自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)等,在处理简单的时间
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