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时间序列数据流在线预测与异常检测的多方法融合研究.docx

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    时间序列数据流在线预测与异常检测的多方法融合研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    1.1.1研究背景

    在信息技术飞速发展的当下，数据正以前所未有的速度产生和积累，时间序列数据流作为一种重要的数据形式，广泛存在于金融、医疗、工业、交通等诸多领域。时间序列数据流是按时间顺序排列的一系列数据点，其特点是每个数据点都与特定的时间戳相关联，且数据随时间不断动态变化，具有很强的时效性和连续性。

    在金融领域，股票价格、汇率、交易量等数据均以时间序列数据流的形式呈现。股票市场瞬息万变，股价的波动受到众多因素的影响，如宏观经济形势、公司业绩、市场情绪等。通过对股票价格时间序列数据流的分析，投资者可以了解股

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