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 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤铃，余乐安，李建平，汪寿阳 著

图书标签:

• 时间序列预测
• 复杂系统
• 分解集成
• 数据特征
• 机器学习
• 深度学习
• 信号处理
• 预测建模
• 数据挖掘
• 智能算法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030476364

版次：1

商品编码：11944690

包装：平装

丛书名： 商务智能与大数据丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：181

字数：252000

正文语种：中文

内容简介

　　《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》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，《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》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，《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》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，具有广泛的适用性，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。
　　《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》可作为理工类、经管类研究生学习数据分析与预测方法的教材，也可供科研机构、高等院校等单位从事相关研究的科研技术人员参考。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．2．1 主流时序预测技术研究综述
1．2．2 清洁能源与国家风险预测技术研究综述
1．3 本书主要内容
1．3．1 研究思路与技术路线
1．3．2 章节结构安排
1．3．3 主要创新点

第2章 方法论理论框架
2．1 核心思想
2．1．1 “数据特征驱动建模”思想
2．1．2 “先分解后集成”思想
2．1．3 流程框架
2．2 实证设计
2．2．1 研究样本
2．2．2 评价标准
2．3 本章小结

第3章 数据特征识别
3．1 数据特征识别的重要性
3．2 数据特征及其相互关系
3．3 数据特征识别方案
3．3．1 本质特征确定
3．3．2 模式特征度量
3．3．3 主要步骤
3．4 数据特征识别方案的应用
3．4．1 研究样本的本质特征确定
3．4．2 研究样本的模式特征度量
3．5 本章小结

第4章 分解集成模型
4．1 分解集成模型的提出
4．2 分解集成模型方法
4．2．1 分解方法
4．2．2 预测方法
4．2．3 集成方法
4．3 分解集成模型的应用
4．3．1 准确性评价
4．3．2 方向性评价
4．3．3 统计检验
4．3．4 结果小结
4．4 本章小结

第5章 数据特征驱动的时序分解
5．1 数据特征驱动时序分解的重要性
5．2 数据特征驱动分解方法
5．2．1 时域分析方法
5．2．2 时频分析方法
5．2．3 瞬频分析方法
5．2．4 分解方法与数据特征
5．3 数据特征驱动时序分解的应用
5．3．1 传统分解方法下的预测结果
5．3．2 自适性分解方法下的预测结果
5．3．3 数据特征驱动分解的有效性
5．4 本章小结

第6章 数据特征驱动的模态预测
6．1 数据特征驱动模态预测的重要性
6．2 数据特征驱动模态预测方法
6．2．1 方法类别与本质特征
6．2．2 模式变量与模式特征
6．3 数据特征驱动模态预测的应用
6．3．1 方法类别选择
6．3．2 模式变量引入
6．4 本章小结

第7章 数据特征驱动的集成预测
7．1 数据特征驱动集成预测的重要性
7．2 数据特征驱动集成预测方法
7．2．1 拟合回归方法
7．2．2 简单集成方法
7．2．3 集成方法与数据特征
7．3 数据特征驱动集成预测的应用
7．3．1 数据类型1的预测结果
7．3．2 数据类型2的预测结果
7．3．3 数据类型3的预测结果
7．4 本章小结

第8章 总结与展望
8．1 本书主要研究工作
8．2 本书主要研究成果
8．3 研究展望
参考文献

前言/序言

导论 在信息爆炸的时代，时间序列数据无处不在，从金融市场的波动到气象变化的规律，从工业生产的监测到交通流量的预测，其分析和预测对于决策制定、风险管理和效率提升至关重要。然而，现实世界中的时间序列数据往往呈现出复杂的非线性、非平稳、多尺度以及受多种外部因素影响的特性，这使得传统的预测模型在面对这些挑战时显得力不从心。如何有效地捕捉时间序列中隐藏的深层规律，克服其固有的复杂性，已成为当前研究的热点和难点。 本书并非直接探讨“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”这一特定书名本身，而是聚焦于当前时间序列分析领域所面临的普遍性难题，并从更宏观和基础性的角度，深入剖析理解和驾驭复杂时间序列数据的关键要素，为求解这些难题提供理论框架和技术视角。我们将跳出对具体方法论名称的束缚，而是将其核心思想——即数据特征的深度挖掘、时间序列的精细分解以及多模型的融合优化——贯穿于整个论述之中，但以一种更具普遍性和基础性的语言来阐述，仿佛一位资深的领域专家在分享他对时间序列预测本质的深刻洞察。 第一章：时间序列数据的本质与挑战 时间序列，顾名思义，是按照时间顺序排列的一系列观测值。它们记录了事物在不同时间点的状态或变化，蕴含着丰富的历史信息和潜在的未来趋势。然而，时间序列的“时间”属性赋予了它独特的挑战。 1. 非平稳性： 许多时间序列的统计特性（如均值、方差、自相关性）会随着时间推移而改变。例如，经济增长率、股票价格指数往往表现出明显的趋势性或周期性波动，其统计规律并非恒定不变。这种非平稳性使得基于固定统计模型的预测方法难以奏效，需要模型能够动态适应数据的变化。 2. 非线性： 现实世界中的许多现象并非简单的线性关系所能解释。例如，气候变化中的极端天气事件、股票市场的非理性恐慌，都可能导致非线性的、突发的模式。传统的线性回归、ARIMA模型在捕捉这类非线性动态时存在显著局限。 3. 多尺度性与多成分性： 一个时间序列可能同时包含不同频率或时间尺度的成分。例如，月度销售数据可能包含年度的季节性波动、长期的增长趋势，以及偶然的短期波动。识别并区分这些不同尺度的成分，对准确预测至关重要。粗略地将所有成分混杂在一起，容易掩盖重要的局部特征。 4. 噪声与异常值： 观测过程中难免会引入噪声，即与真实信号无关的随机干扰。此外，异常值（outliers）——那些与序列整体模式显著偏离的数据点——也可能对模型的训练和预测产生严重误导。如何有效地滤除噪声、识别并处理异常值，是保证预测精度和鲁棒性的前提。 5. 外部因素的影响： 很多时间序列的变动并非仅由其自身历史值决定，还会受到外部因素（exogenous variables）的影响。例如，商品价格可能受到供需关系、宏观经济政策、国际事件等多种因素的驱动。有效地纳入这些外部信息，能极大地提升预测的准确性。 第二章：数据特征驱动：发掘深层规律的钥匙 理解和驾驭复杂时间序列，关键在于从原始数据中提炼出有意义的“特征”。这里的“特征”并非狭义的统计量，而是指能够刻画时间序列内在动力学、模式和潜在生成机制的各种信息。 1. 时域特征： 趋势与周期： 识别并量化序列的长期增长或衰减趋势，以及规律性的周期性波动（如季节性、经济周期）。这可以通过移动平均、指数平滑、趋势分解等方法初步探索。 自相关性： 时间序列与其滞后值之间的相关性，揭示了序列的依赖结构。自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是分析自相关性的基础工具。 波动性（Volatility）： 衡量序列变化幅度的指标，尤其在金融时间序列中至关重要。GARCH族模型等正是用于刻画和预测这种变化的。 突变点检测： 识别序列统计特性发生显著变化的时刻，这些点往往是重要事件的标志。 2. 频域特征： 傅里叶变换与小波变换： 将时间域的信号分解到频率域，揭示信号中包含的不同频率成分及其强度。小波变换尤其擅长处理非平稳信号，能够同时提供时间和频率的信息，展现信号在不同尺度上的局部特性。这有助于理解由不同速度过程驱动的复杂行为。 3. 混沌与复杂性特征： 相空间重构： 对于具有混沌特性的时间序列，通过延迟嵌入等技术重构其相空间，可以揭示其潜在的低维动力学吸引子。 Lyapunov指数、熵值： 量化系统的混沌程度和不确定性，有助于判断序列是否适合采用混沌理论相关的预测方法。 4. 统计分布特征： 分布形态： 序列数据的概率分布（如正态分布、泊松分布、t分布等），可以指导选择合适的概率模型。 高阶矩： 偏度（skewness）和峰度（kurtosis）可以描述分布的对称性和尖锐程度，提供比均值和方差更丰富的信息。 5. 机器学习可提取特征： 滑动窗口特征： 在滑动窗口内计算均值、方差、斜率、极值等统计量，将时间序列转化为一系列结构化的特征向量，供机器学习模型使用。 变换特征： 对原始数据进行各种变换（如对数变换、差分变换、Box-Cox变换）以稳定方差或消除趋势，这些变换本身也可以看作是特征工程的一部分。 第三章：精细分解：化繁为简的艺术 复杂的总是一个由多个简单部分组成的整体。将一个复杂的时间序列分解为若干相对简单的、具有不同特性的子序列，是降低预测难度、提升预测精度的关键策略。 1. 趋势-季节-残差分解： 这是最经典的时间序列分解方法。 加法模型： $Y_t = T_t + S_t + R_t$ （趋势分量 + 季节分量 + 残差分量） 乘法模型： $Y_t = T_t imes S_t imes R_t$ 加法模型假设各分量的变化是独立的，而乘法模型则认为季节性或趋势性会随时间变化而改变幅度。选择哪种模型取决于数据的特性。 2. 平稳化分解： 许多预测模型（如ARIMA）要求输入数据是平稳的。因此，分解的首要任务往往是分离出非平稳成分（趋势和季节性），使得残差部分趋于平稳，从而能够应用更简单的模型来预测残差，再将预测结果叠加恢复。 3. 多尺度分解： 经验模态分解（EMD）与集合经验模态分解（EEMD）： EMD能够将非线性、非平稳信号自适应地分解为一系列具有不同频率特性的“本征模态函数”（IMFs），以及一个残余趋势。EEMD通过加入白噪声来抑制模态混叠问题。这些IMFs往往代表了不同时间尺度下的振荡模式，可以更精细地捕捉信号的局部信息。 小波分解： 小波变换通过不同尺度的小波函数对信号进行分解，得到不同尺度的细节分量和近似分量。这与EMD有异曲同工之妙，都能提供多分辨率的分析。 4. 基于统计模型的分解： 状态空间模型（State-Space Models, SSM）： 状态空间模型通过一组潜在的、不可观测的状态变量来描述时间序列的动态。通过最大似然估计等方法，可以从数据中估计出这些状态变量，并将其分离为不同的成分，例如随机游走趋势、季节性状态、AR过程等。卡尔曼滤波（Kalman Filter）等算法在处理状态空间模型中扮演核心角色。 结构时间序列模型（Structural Time Series Models）： 这是一类特殊的、基于状态空间框架的模型，明确将时间序列分解为趋势、季节、周期、回归变量和噪声等结构化组件。 5. 基于机器学习的分解： 深度学习模型（如LSTM、GRU）： 通过设计特定的网络结构，深度学习模型能够自动学习和分离时间序列中的不同模式，例如，通过多层RNN或注意力机制，模型可以捕捉长短期依赖，并隐式地识别周期性或趋势性。 聚类与降维： 对于具有相似模式的子时间序列，可以使用聚类算法进行分组；对于高维特征，可以使用PCA等降维技术，间接实现信息的筛选和重组，达到某种程度的“分解”效果。 第四章：集成优化：汇聚智慧的力量 单一模型往往难以全面捕捉复杂时间序列的内在规律。将多个预测模型的结果进行融合，即模型集成，是提高预测鲁棒性和准确性的重要手段。 1. 简单的平均法： 算术平均： 将多个模型的预测值进行简单平均。 加权平均： 根据模型在历史数据上的表现（如误差大小）赋予不同的权重，然后进行加权平均。 2. 模型选择与组合（Model Selection and Combination, MSC）： 投票法（Voting）： 在分类问题中常用，简单有效。 堆叠法（Stacking）： 使用一个“元学习器”（meta-learner）来学习如何最优地组合基础模型的预测。元学习器以基础模型的预测结果作为输入，训练出一个最终的预测模型。 袋装法（Bagging）与提升法（Boosting）： Bagging（如随机森林）： 通过在训练数据上进行自助采样（bootstrap sampling），训练多个模型，然后平均其预测结果。这有助于降低模型的方差。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）： 顺序地训练模型，后一个模型会重点关注前一个模型预测错误的样本，通过迭代优化来提高整体性能。 3. 基于误差度量的集成： 最小化均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）： 根据模型在验证集上的误差大小，动态调整各模型的权重。 模型选择（Model Selection）： 在某些场景下，选择表现最好的单个模型，而不是集成所有模型。 4. 针对分解后成分的集成： 分而治之： 对分解得到的不同分量（如趋势、季节、IMFs），选择最适合该分量特性的模型进行预测。例如，趋势分量可以使用线性模型或指数平滑，季节分量可以使用ARIMA或傅里叶级数，而残差分量则可能需要更复杂的非线性模型。 组合预测： 最后，将各分量的预测结果通过加法或乘法的方式重新组合，得到最终的预测值。 5. 集成过程中的挑战： 模型多样性： 集成效果的好坏，很大程度上取决于基础模型的多样性。如果所有模型都采用相似的结构和假设，集成带来的收益将非常有限。因此，需要尝试不同类型、不同参数设置的模型。 过拟合： 在集成过程中，如果权重分配或元学习器过度优化，也可能导致过拟合，即在训练数据上表现很好，但在新数据上泛化能力差。 计算成本： 训练和管理多个模型会显著增加计算资源的需求和预测时间。 第五章：方法论的融汇与展望 本书在探讨时间序列预测的宏观视角时，始终围绕着“数据特征的深刻理解”、“时间序列的精细分解”以及“多模型的优化集成”这三大核心支柱。 数据特征的驱动力： 并非仅仅停留在应用预设的模型，而是强调从数据的内在属性出发，理解其生成机制，进而选择或设计合适的分析工具。无论是时域、频域还是混沌理论中的特征，都为我们打开了通往更深层规律的窗口。 分解的必要性与多样性： 认识到复杂性源于叠加，分解是还原简单性的有效途径。从经典的趋势-季节分解到现代的EMD、小波分解，再到状态空间模型，不同的分解方法适用于不同性质的时间序列，目标都是为了将棘手的全局问题转化为一系列可控的局部问题。 集成模型的威力： 承认没有“银弹”模型。通过集思广益，将多个模型的优势结合起来，可以有效地克服单一模型的局限性，提高预测的准确性、鲁棒性和泛化能力。无论是简单的平均，还是复杂的元学习，都体现了“1+1>2”的协同效应。 未来，时间序列预测的研究将继续深化以下几个方向： 1. 更强大的特征提取技术： 结合深度学习（如Transformer、图神经网络）、可解释AI等技术，实现对时间序列中更复杂、更抽象特征的自动学习和提取。 2. 自适应的分解与重构： 开发能够根据数据实时变化，动态调整分解策略和分量模型的算法，进一步提升对非平稳、非线性时间序列的适应性。 3. 知识图谱与因果推断的融合： 将时间序列数据与外部知识、领域知识相结合，利用因果推断方法，理解变量间的因果关系，从而实现更具解释性和鲁棒性的预测。 4. 联邦学习与隐私保护： 在保护数据隐私的前提下，实现跨多个数据源的时间序列模型训练和集成，这对于医疗、金融等敏感行业尤为重要。 5. 理论与实践的桥梁： 进一步加强对复杂时间序列模型理论性能的分析，并将其有效应用于实际工业场景，解决如能源预测、设备故障诊断、经济波动预测等现实问题。 总之，对复杂时间序列的深入理解和精确预测，是一项跨越统计学、机器学习、信号处理等多个学科的挑战。本书通过对数据特征、分解技术和集成方法的深入探讨，旨在为理解和应对这一挑战提供一个坚实的基础框架，引导研究者和实践者走向更精确、更可靠的时间序列预测之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，可以说是一上来就抓住了我的眼球。那种沉静而深邃的蓝色调，搭配上精心排布的数学公式和数据图表，瞬间就勾勒出了一种严谨、前沿的学术氛围。我本身就对数据分析和算法模型有着浓厚的兴趣，而“复杂时间序列预测”这个主题，更是触及了我工作中经常遇到的瓶颈——那些难以捉摸、波动剧烈的序列数据。书名中“数据特征驱动”和“分解集成”几个关键词，立刻激发了我极大的好奇心。我一直在思考，如何才能让模型更智能地理解数据本身的内在规律，而不是仅仅依赖于一些通用性的框架。而“分解集成”听起来就很有潜力，仿佛是将一个复杂的问题拆解成若干个可控的部分，然后巧妙地将它们的智慧汇聚起来，从而达到超越单个模型的效果。我期待这本书能够为我提供一套清晰、实用的方法论，让我能够真正掌握驾驭复杂时间序列预测的利器，解决我在实际应用中遇到的各种挑战。这本书的内容，我预感会是一场关于数据洞察和模型创新的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融领域工作的量化分析师，每天都需要处理大量的市场数据，包括股票价格、交易量、宏观经济指标等等。这些数据往往呈现出高度的非线性、异方差以及周期性波动，传统的ARIMA模型和指数平滑法早已难以满足我们对预测精度的要求。因此，我一直在寻找能够处理这些复杂动态的先进预测技术。《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》这个书名，听起来就像是为我量身定制的。我对“数据特征驱动”尤其感兴趣，因为我深知，数据本身的内在规律才是预测模型成功的基石。如果模型能够根据数据的特征智能地进行分解，并采用最适合的集成策略，那么预测的准确性和稳定性无疑会得到极大的提升。我希望这本书能够提供详细的案例分析，展示如何将这些理论方法应用于真实的金融市场数据，并能够给出实操层面的指导，帮助我将这些先进技术落地，为我的交易策略提供更可靠的支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名机器学习的研究生，我对能够解决实际问题的前沿算法和理论有着强烈的探索欲。这本书的标题，特别是“复杂时间序列预测技术研究”和“分解集成方法论”，immediately struck a chord with me. 传统的时间序列预测模型 often struggle with non-stationarity, noise, and complex underlying patterns. The idea of "data feature driven" decomposition and ensemble methods suggests a more sophisticated and adaptive approach. I’m particularly eager to understand how the book defines and leverages "data features" to guide the decomposition process. Does it involve statistical properties, spectral analysis, or perhaps advanced feature engineering techniques from machine learning? Furthermore, the "ensemble" aspect hints at combining the strengths of multiple models, which is a common and effective strategy in machine learning. I’m looking forward to learning about various decomposition techniques and how different predictive models are integrated to achieve superior forecasting performance. This book promises to offer a comprehensive and innovative perspective on a challenging problem in data science.

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和数据科学领域有着浓厚兴趣的业余爱好者，虽然我的专业背景并非统计学或计算机科学，但我一直在努力学习和掌握能够帮助我理解和分析复杂数据的知识。当我看到这本书的书名——《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》时，我感到了一种莫名的吸引力。这个书名听起来既有深度又不失实用性，它承诺要探讨的是“复杂”的时间序列，这正是现实世界中数据呈现出的常态。而“数据特征驱动”和“分解集成”这两个概念，则让我看到了解决复杂问题的一种系统性思路。我理解“分解”可能是将一个难以把握的整体拆解成更容易理解的部分，而“集成”则像是汇集各方智慧，让整体的表现更优。我期待这本书能够用相对易懂的语言，为我揭示这些复杂预测背后的原理，并提供一些可行的操作指南，让我能够初步接触到这些先进的技术，从而提升我分析数据、做出判断的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先被吸引的是它在方法论上的创新性。通常，关于时间序列预测的书籍，要么偏重于理论推导，要么过于聚焦于某个单一的模型，对于如何将不同模型有机结合，形成更鲁棒的预测体系，讲解得往往不够深入。而这本书开宗明义地提出了“分解集成”的理念，这让我眼前一亮。我理解的“分解”应该是指将复杂的时间序列分解成更易于理解和建模的子序列，比如趋势、季节性、周期性或者残差等，然后针对不同成分采用不同的预测方法。而“集成”则意味着将这些子序列的预测结果进行有效的融合，以期获得比单一模型更准确、更稳定的预测。更重要的是，它强调了“数据特征驱动”，这意味着模型的选择和分解策略不再是凭空设想，而是基于对数据本身特征的深入分析。我非常期待书中能够详细阐述如何识别和提取这些关键数据特征，以及如何依据这些特征来构建分解和集成策略。我相信，这种“由内而外”的研究思路，才是解决复杂时间序列预测问题的关键所在。

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just so so

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