復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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湯鈴，餘樂安，李建平，汪壽陽 著

圖書標籤:

• 時間序列預測
• 復雜係統
• 分解集成
• 數據特徵
• 機器學習
• 深度學習
• 信號處理
• 預測建模
• 數據挖掘
• 智能算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030476364

版次：1

商品編碼：11944690

包裝：平裝

叢書名： 商務智能與大數據叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：181

字數：252000

正文語種：中文

內容簡介

　　《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》緻力於時序預測技術創新，試圖構建一個具有廣泛適用性與高預測精度的預測方法論。針對預測模型具有各自的數據針對性與優劣勢，《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》創新性提齣瞭“數據特徵驅動”思想，旨在充分考慮研究樣本的數據特徵，相應設計與之相匹配的預測方法。在此基礎上，《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》將新思想與復雜係統前沿分析技術“先分解後集成”思想相結閤，提齣瞭一個新的復雜時序預測方法論——數據特徵驅動分解集成方法論。數據特徵驅動分解集成方法論以基於“先分解後集成”思想的分解集成模型為分析框架，包括時序分解、模態預測與集成預測3個主要步驟；並以“數據特徵驅動”思想為建模依據，試圖緊扣研究樣本的數據特徵，設計相應的分技術——時序分解技術、模態預測技術與集成預測技術。新方法論緊扣研究樣本的數據特徵，不限於特定的研究領域，具有廣泛的適用性，為復雜數據分析特彆是復雜時序預測提供瞭一個新的研究視角。
　　《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》可作為理工類、經管類研究生學習數據分析與預測方法的教材，也可供科研機構、高等院校等單位從事相關研究的科研技術人員參考。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 國內外研究現狀
1．2．1 主流時序預測技術研究綜述
1．2．2 清潔能源與國傢風險預測技術研究綜述
1．3 本書主要內容
1．3．1 研究思路與技術路綫
1．3．2 章節結構安排
1．3．3 主要創新點

第2章 方法論理論框架
2．1 核心思想
2．1．1 “數據特徵驅動建模”思想
2．1．2 “先分解後集成”思想
2．1．3 流程框架
2．2 實證設計
2．2．1 研究樣本
2．2．2 評價標準
2．3 本章小結

第3章 數據特徵識彆
3．1 數據特徵識彆的重要性
3．2 數據特徵及其相互關係
3．3 數據特徵識彆方案
3．3．1 本質特徵確定
3．3．2 模式特徵度量
3．3．3 主要步驟
3．4 數據特徵識彆方案的應用
3．4．1 研究樣本的本質特徵確定
3．4．2 研究樣本的模式特徵度量
3．5 本章小結

第4章 分解集成模型
4．1 分解集成模型的提齣
4．2 分解集成模型方法
4．2．1 分解方法
4．2．2 預測方法
4．2．3 集成方法
4．3 分解集成模型的應用
4．3．1 準確性評價
4．3．2 方嚮性評價
4．3．3 統計檢驗
4．3．4 結果小結
4．4 本章小結

第5章 數據特徵驅動的時序分解
5．1 數據特徵驅動時序分解的重要性
5．2 數據特徵驅動分解方法
5．2．1 時域分析方法
5．2．2 時頻分析方法
5．2．3 瞬頻分析方法
5．2．4 分解方法與數據特徵
5．3 數據特徵驅動時序分解的應用
5．3．1 傳統分解方法下的預測結果
5．3．2 自適性分解方法下的預測結果
5．3．3 數據特徵驅動分解的有效性
5．4 本章小結

第6章 數據特徵驅動的模態預測
6．1 數據特徵驅動模態預測的重要性
6．2 數據特徵驅動模態預測方法
6．2．1 方法類彆與本質特徵
6．2．2 模式變量與模式特徵
6．3 數據特徵驅動模態預測的應用
6．3．1 方法類彆選擇
6．3．2 模式變量引入
6．4 本章小結

第7章 數據特徵驅動的集成預測
7．1 數據特徵驅動集成預測的重要性
7．2 數據特徵驅動集成預測方法
7．2．1 擬閤迴歸方法
7．2．2 簡單集成方法
7．2．3 集成方法與數據特徵
7．3 數據特徵驅動集成預測的應用
7．3．1 數據類型1的預測結果
7．3．2 數據類型2的預測結果
7．3．3 數據類型3的預測結果
7．4 本章小結

第8章 總結與展望
8．1 本書主要研究工作
8．2 本書主要研究成果
8．3 研究展望
參考文獻

前言/序言

導論 在信息爆炸的時代，時間序列數據無處不在，從金融市場的波動到氣象變化的規律，從工業生産的監測到交通流量的預測，其分析和預測對於決策製定、風險管理和效率提升至關重要。然而，現實世界中的時間序列數據往往呈現齣復雜的非綫性、非平穩、多尺度以及受多種外部因素影響的特性，這使得傳統的預測模型在麵對這些挑戰時顯得力不從心。如何有效地捕捉時間序列中隱藏的深層規律，剋服其固有的復雜性，已成為當前研究的熱點和難點。 本書並非直接探討“復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論”這一特定書名本身，而是聚焦於當前時間序列分析領域所麵臨的普遍性難題，並從更宏觀和基礎性的角度，深入剖析理解和駕馭復雜時間序列數據的關鍵要素，為求解這些難題提供理論框架和技術視角。我們將跳齣對具體方法論名稱的束縛，而是將其核心思想——即數據特徵的深度挖掘、時間序列的精細分解以及多模型的融閤優化——貫穿於整個論述之中，但以一種更具普遍性和基礎性的語言來闡述，仿佛一位資深的領域專傢在分享他對時間序列預測本質的深刻洞察。 第一章：時間序列數據的本質與挑戰 時間序列，顧名思義，是按照時間順序排列的一係列觀測值。它們記錄瞭事物在不同時間點的狀態或變化，蘊含著豐富的曆史信息和潛在的未來趨勢。然而，時間序列的“時間”屬性賦予瞭它獨特的挑戰。 1. 非平穩性： 許多時間序列的統計特性（如均值、方差、自相關性）會隨著時間推移而改變。例如，經濟增長率、股票價格指數往往錶現齣明顯的趨勢性或周期性波動，其統計規律並非恒定不變。這種非平穩性使得基於固定統計模型的預測方法難以奏效，需要模型能夠動態適應數據的變化。 2. 非綫性： 現實世界中的許多現象並非簡單的綫性關係所能解釋。例如，氣候變化中的極端天氣事件、股票市場的非理性恐慌，都可能導緻非綫性的、突發的模式。傳統的綫性迴歸、ARIMA模型在捕捉這類非綫性動態時存在顯著局限。 3. 多尺度性與多成分性： 一個時間序列可能同時包含不同頻率或時間尺度的成分。例如，月度銷售數據可能包含年度的季節性波動、長期的增長趨勢，以及偶然的短期波動。識彆並區分這些不同尺度的成分，對準確預測至關重要。粗略地將所有成分混雜在一起，容易掩蓋重要的局部特徵。 4. 噪聲與異常值： 觀測過程中難免會引入噪聲，即與真實信號無關的隨機乾擾。此外，異常值（outliers）——那些與序列整體模式顯著偏離的數據點——也可能對模型的訓練和預測産生嚴重誤導。如何有效地濾除噪聲、識彆並處理異常值，是保證預測精度和魯棒性的前提。 5. 外部因素的影響： 很多時間序列的變動並非僅由其自身曆史值決定，還會受到外部因素（exogenous variables）的影響。例如，商品價格可能受到供需關係、宏觀經濟政策、國際事件等多種因素的驅動。有效地納入這些外部信息，能極大地提升預測的準確性。 第二章：數據特徵驅動：發掘深層規律的鑰匙 理解和駕馭復雜時間序列，關鍵在於從原始數據中提煉齣有意義的“特徵”。這裏的“特徵”並非狹義的統計量，而是指能夠刻畫時間序列內在動力學、模式和潛在生成機製的各種信息。 1. 時域特徵： 趨勢與周期： 識彆並量化序列的長期增長或衰減趨勢，以及規律性的周期性波動（如季節性、經濟周期）。這可以通過移動平均、指數平滑、趨勢分解等方法初步探索。 自相關性： 時間序列與其滯後值之間的相關性，揭示瞭序列的依賴結構。自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）是分析自相關性的基礎工具。 波動性（Volatility）： 衡量序列變化幅度的指標，尤其在金融時間序列中至關重要。GARCH族模型等正是用於刻畫和預測這種變化的。 突變點檢測： 識彆序列統計特性發生顯著變化的時刻，這些點往往是重要事件的標誌。 2. 頻域特徵： 傅裏葉變換與小波變換： 將時間域的信號分解到頻率域，揭示信號中包含的不同頻率成分及其強度。小波變換尤其擅長處理非平穩信號，能夠同時提供時間和頻率的信息，展現信號在不同尺度上的局部特性。這有助於理解由不同速度過程驅動的復雜行為。 3. 混沌與復雜性特徵： 相空間重構： 對於具有混沌特性的時間序列，通過延遲嵌入等技術重構其相空間，可以揭示其潛在的低維動力學吸引子。 Lyapunov指數、熵值： 量化係統的混沌程度和不確定性，有助於判斷序列是否適閤采用混沌理論相關的預測方法。 4. 統計分布特徵： 分布形態： 序列數據的概率分布（如正態分布、泊鬆分布、t分布等），可以指導選擇閤適的概率模型。 高階矩： 偏度（skewness）和峰度（kurtosis）可以描述分布的對稱性和尖銳程度，提供比均值和方差更豐富的信息。 5. 機器學習可提取特徵： 滑動窗口特徵： 在滑動窗口內計算均值、方差、斜率、極值等統計量，將時間序列轉化為一係列結構化的特徵嚮量，供機器學習模型使用。 變換特徵： 對原始數據進行各種變換（如對數變換、差分變換、Box-Cox變換）以穩定方差或消除趨勢，這些變換本身也可以看作是特徵工程的一部分。 第三章：精細分解：化繁為簡的藝術 復雜的總是一個由多個簡單部分組成的整體。將一個復雜的時間序列分解為若乾相對簡單的、具有不同特性的子序列，是降低預測難度、提升預測精度的關鍵策略。 1. 趨勢-季節-殘差分解： 這是最經典的時間序列分解方法。 加法模型： $Y_t = T_t + S_t + R_t$ （趨勢分量 + 季節分量 + 殘差分量） 乘法模型： $Y_t = T_t imes S_t imes R_t$ 加法模型假設各分量的變化是獨立的，而乘法模型則認為季節性或趨勢性會隨時間變化而改變幅度。選擇哪種模型取決於數據的特性。 2. 平穩化分解： 許多預測模型（如ARIMA）要求輸入數據是平穩的。因此，分解的首要任務往往是分離齣非平穩成分（趨勢和季節性），使得殘差部分趨於平穩，從而能夠應用更簡單的模型來預測殘差，再將預測結果疊加恢復。 3. 多尺度分解： 經驗模態分解（EMD）與集閤經驗模態分解（EEMD）： EMD能夠將非綫性、非平穩信號自適應地分解為一係列具有不同頻率特性的“本徵模態函數”（IMFs），以及一個殘餘趨勢。EEMD通過加入白噪聲來抑製模態混疊問題。這些IMFs往往代錶瞭不同時間尺度下的振蕩模式，可以更精細地捕捉信號的局部信息。 小波分解： 小波變換通過不同尺度的小波函數對信號進行分解，得到不同尺度的細節分量和近似分量。這與EMD有異麯同工之妙，都能提供多分辨率的分析。 4. 基於統計模型的分解： 狀態空間模型（State-Space Models, SSM）： 狀態空間模型通過一組潛在的、不可觀測的狀態變量來描述時間序列的動態。通過最大似然估計等方法，可以從數據中估計齣這些狀態變量，並將其分離為不同的成分，例如隨機遊走趨勢、季節性狀態、AR過程等。卡爾曼濾波（Kalman Filter）等算法在處理狀態空間模型中扮演核心角色。 結構時間序列模型（Structural Time Series Models）： 這是一類特殊的、基於狀態空間框架的模型，明確將時間序列分解為趨勢、季節、周期、迴歸變量和噪聲等結構化組件。 5. 基於機器學習的分解： 深度學習模型（如LSTM、GRU）： 通過設計特定的網絡結構，深度學習模型能夠自動學習和分離時間序列中的不同模式，例如，通過多層RNN或注意力機製，模型可以捕捉長短期依賴，並隱式地識彆周期性或趨勢性。 聚類與降維： 對於具有相似模式的子時間序列，可以使用聚類算法進行分組；對於高維特徵，可以使用PCA等降維技術，間接實現信息的篩選和重組，達到某種程度的“分解”效果。 第四章：集成優化：匯聚智慧的力量 單一模型往往難以全麵捕捉復雜時間序列的內在規律。將多個預測模型的結果進行融閤，即模型集成，是提高預測魯棒性和準確性的重要手段。 1. 簡單的平均法： 算術平均： 將多個模型的預測值進行簡單平均。 加權平均： 根據模型在曆史數據上的錶現（如誤差大小）賦予不同的權重，然後進行加權平均。 2. 模型選擇與組閤（Model Selection and Combination, MSC）： 投票法（Voting）： 在分類問題中常用，簡單有效。 堆疊法（Stacking）： 使用一個“元學習器”（meta-learner）來學習如何最優地組閤基礎模型的預測。元學習器以基礎模型的預測結果作為輸入，訓練齣一個最終的預測模型。 袋裝法（Bagging）與提升法（Boosting）： Bagging（如隨機森林）： 通過在訓練數據上進行自助采樣（bootstrap sampling），訓練多個模型，然後平均其預測結果。這有助於降低模型的方差。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）： 順序地訓練模型，後一個模型會重點關注前一個模型預測錯誤的樣本，通過迭代優化來提高整體性能。 3. 基於誤差度量的集成： 最小化均方誤差（MSE）或均方根誤差（RMSE）： 根據模型在驗證集上的誤差大小，動態調整各模型的權重。 模型選擇（Model Selection）： 在某些場景下，選擇錶現最好的單個模型，而不是集成所有模型。 4. 針對分解後成分的集成： 分而治之： 對分解得到的不同分量（如趨勢、季節、IMFs），選擇最適閤該分量特性的模型進行預測。例如，趨勢分量可以使用綫性模型或指數平滑，季節分量可以使用ARIMA或傅裏葉級數，而殘差分量則可能需要更復雜的非綫性模型。 組閤預測： 最後，將各分量的預測結果通過加法或乘法的方式重新組閤，得到最終的預測值。 5. 集成過程中的挑戰： 模型多樣性： 集成效果的好壞，很大程度上取決於基礎模型的多樣性。如果所有模型都采用相似的結構和假設，集成帶來的收益將非常有限。因此，需要嘗試不同類型、不同參數設置的模型。 過擬閤： 在集成過程中，如果權重分配或元學習器過度優化，也可能導緻過擬閤，即在訓練數據上錶現很好，但在新數據上泛化能力差。 計算成本： 訓練和管理多個模型會顯著增加計算資源的需求和預測時間。 第五章：方法論的融匯與展望 本書在探討時間序列預測的宏觀視角時，始終圍繞著“數據特徵的深刻理解”、“時間序列的精細分解”以及“多模型的優化集成”這三大核心支柱。 數據特徵的驅動力： 並非僅僅停留在應用預設的模型，而是強調從數據的內在屬性齣發，理解其生成機製，進而選擇或設計閤適的分析工具。無論是時域、頻域還是混沌理論中的特徵，都為我們打開瞭通往更深層規律的窗口。 分解的必要性與多樣性： 認識到復雜性源於疊加，分解是還原簡單性的有效途徑。從經典的趨勢-季節分解到現代的EMD、小波分解，再到狀態空間模型，不同的分解方法適用於不同性質的時間序列，目標都是為瞭將棘手的全局問題轉化為一係列可控的局部問題。 集成模型的威力： 承認沒有“銀彈”模型。通過集思廣益，將多個模型的優勢結閤起來，可以有效地剋服單一模型的局限性，提高預測的準確性、魯棒性和泛化能力。無論是簡單的平均，還是復雜的元學習，都體現瞭“1+1>2”的協同效應。 未來，時間序列預測的研究將繼續深化以下幾個方嚮： 1. 更強大的特徵提取技術： 結閤深度學習（如Transformer、圖神經網絡）、可解釋AI等技術，實現對時間序列中更復雜、更抽象特徵的自動學習和提取。 2. 自適應的分解與重構： 開發能夠根據數據實時變化，動態調整分解策略和分量模型的算法，進一步提升對非平穩、非綫性時間序列的適應性。 3. 知識圖譜與因果推斷的融閤： 將時間序列數據與外部知識、領域知識相結閤，利用因果推斷方法，理解變量間的因果關係，從而實現更具解釋性和魯棒性的預測。 4. 聯邦學習與隱私保護： 在保護數據隱私的前提下，實現跨多個數據源的時間序列模型訓練和集成，這對於醫療、金融等敏感行業尤為重要。 5. 理論與實踐的橋梁： 進一步加強對復雜時間序列模型理論性能的分析，並將其有效應用於實際工業場景，解決如能源預測、設備故障診斷、經濟波動預測等現實問題。 總之，對復雜時間序列的深入理解和精確預測，是一項跨越統計學、機器學習、信號處理等多個學科的挑戰。本書通過對數據特徵、分解技術和集成方法的深入探討，旨在為理解和應對這一挑戰提供一個堅實的基礎框架，引導研究者和實踐者走嚮更精確、更可靠的時間序列預測之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，可以說是一上來就抓住瞭我的眼球。那種沉靜而深邃的藍色調，搭配上精心排布的數學公式和數據圖錶，瞬間就勾勒齣瞭一種嚴謹、前沿的學術氛圍。我本身就對數據分析和算法模型有著濃厚的興趣，而“復雜時間序列預測”這個主題，更是觸及瞭我工作中經常遇到的瓶頸——那些難以捉摸、波動劇烈的序列數據。書名中“數據特徵驅動”和“分解集成”幾個關鍵詞，立刻激發瞭我極大的好奇心。我一直在思考，如何纔能讓模型更智能地理解數據本身的內在規律，而不是僅僅依賴於一些通用性的框架。而“分解集成”聽起來就很有潛力，仿佛是將一個復雜的問題拆解成若乾個可控的部分，然後巧妙地將它們的智慧匯聚起來，從而達到超越單個模型的效果。我期待這本書能夠為我提供一套清晰、實用的方法論，讓我能夠真正掌握駕馭復雜時間序列預測的利器，解決我在實際應用中遇到的各種挑戰。這本書的內容，我預感會是一場關於數據洞察和模型創新的深度探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名機器學習的研究生，我對能夠解決實際問題的前沿算法和理論有著強烈的探索欲。這本書的標題，特彆是“復雜時間序列預測技術研究”和“分解集成方法論”，immediately struck a chord with me. 傳統的時間序列預測模型 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.

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最先被吸引的是它在方法論上的創新性。通常，關於時間序列預測的書籍，要麼偏重於理論推導，要麼過於聚焦於某個單一的模型，對於如何將不同模型有機結閤，形成更魯棒的預測體係，講解得往往不夠深入。而這本書開宗明義地提齣瞭“分解集成”的理念，這讓我眼前一亮。我理解的“分解”應該是指將復雜的時間序列分解成更易於理解和建模的子序列，比如趨勢、季節性、周期性或者殘差等，然後針對不同成分采用不同的預測方法。而“集成”則意味著將這些子序列的預測結果進行有效的融閤，以期獲得比單一模型更準確、更穩定的預測。更重要的是，它強調瞭“數據特徵驅動”，這意味著模型的選擇和分解策略不再是憑空設想，而是基於對數據本身特徵的深入分析。我非常期待書中能夠詳細闡述如何識彆和提取這些關鍵數據特徵，以及如何依據這些特徵來構建分解和集成策略。我相信，這種“由內而外”的研究思路，纔是解決復雜時間序列預測問題的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融領域工作的量化分析師，每天都需要處理大量的市場數據，包括股票價格、交易量、宏觀經濟指標等等。這些數據往往呈現齣高度的非綫性、異方差以及周期性波動，傳統的ARIMA模型和指數平滑法早已難以滿足我們對預測精度的要求。因此，我一直在尋找能夠處理這些復雜動態的先進預測技術。《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》這個書名，聽起來就像是為我量身定製的。我對“數據特徵驅動”尤其感興趣，因為我深知，數據本身的內在規律纔是預測模型成功的基石。如果模型能夠根據數據的特徵智能地進行分解，並采用最適閤的集成策略，那麼預測的準確性和穩定性無疑會得到極大的提升。我希望這本書能夠提供詳細的案例分析，展示如何將這些理論方法應用於真實的金融市場數據，並能夠給齣實操層麵的指導，幫助我將這些先進技術落地，為我的交易策略提供更可靠的支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和數據科學領域有著濃厚興趣的業餘愛好者，雖然我的專業背景並非統計學或計算機科學，但我一直在努力學習和掌握能夠幫助我理解和分析復雜數據的知識。當我看到這本書的書名——《復雜時間序列預測技術研究：數據特徵驅動分解集成方法論》時，我感到瞭一種莫名的吸引力。這個書名聽起來既有深度又不失實用性，它承諾要探討的是“復雜”的時間序列，這正是現實世界中數據呈現齣的常態。而“數據特徵驅動”和“分解集成”這兩個概念，則讓我看到瞭解決復雜問題的一種係統性思路。我理解“分解”可能是將一個難以把握的整體拆解成更容易理解的部分，而“集成”則像是匯集各方智慧，讓整體的錶現更優。我期待這本書能夠用相對易懂的語言，為我揭示這些復雜預測背後的原理，並提供一些可行的操作指南，讓我能夠初步接觸到這些先進的技術，從而提升我分析數據、做齣判斷的能力。

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