[按需印刷] 时空序列数据分析和建模 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王佳璆，邓敏，程涛，黄健柏 著

图书标签:

• 时序数据分析
• 时间序列建模
• 按需印刷
• 数据挖掘
• 机器学习
• 预测分析
• 统计建模
• 数据科学
• 金融时间序列
• 信号处理

店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030333414

商品编码：1257342709

包装：平装

出版时间：2014-08-01

页数：156

字数：215000

正文语种：中文

  
 

好的，这是一份关于一本名为《[按需印刷] 时空序列数据分析和建模》的图书的详细简介，该简介不包含原书内容，并力求自然流畅，不带AI痕迹： --- 图书简介：面向复杂系统的动态洞察——理论、方法与实践 在当今信息爆炸的时代，我们所面对的数据往往不再是静态的快照，而是随时间演进、在空间中分布的复杂实体。从气候变化、城市交通流、金融市场波动到生物系统的信号传导，“时空序列” 数据以其内在的耦合性和动态性，构成了理解和预测现实世界复杂现象的基石。本书旨在为研究人员、数据科学家以及对高级数据分析有浓厚兴趣的专业人士，提供一套全面且实用的框架，用以驾驭和解析这类复杂数据的内在规律。 本书的构建，源于对当前数据科学领域中一个核心挑战的回应：如何有效地融合时间依赖性（Temporal Dependency）与空间相关性（Spatial Correlation），从而构建出既能反映历史演变趋势，又能揭示区域交互影响的预测模型。我们摒视那些只关注单一维度（如纯时间序列或纯空间统计）的传统方法，转而聚焦于“时空一体化分析”的理论深度与工程实现。 第一部分：时空数据的本质与预处理——构建坚实的基础 理解复杂数据的特性是成功分析的第一步。本部分深入探讨了时空数据的结构特征、数据源的异构性及其潜在的陷阱。我们首先界定了“时空数据”的核心概念，区分了规则网格数据、不规则采样数据（如传感器网络）以及网络化时空数据（如社交网络中的信息传播）。 数据的质量直接决定了模型的上限。因此，我们详尽地阐述了针对时空数据的预处理技术。这不仅包括传统的时间序列插值（如样条插值、卡尔曼滤波）和空间插值（如克里金法、反距离加权），更侧重于处理缺失值（Imputation）和异常值检测（Outlier Detection）在时空维度上的特殊性。例如，如何识别一个在空间上孤立但时间上突变的数据点，以及如何利用相邻站点的历史数据来合理填充一个长时间段的缺失观测。 此外，我们讨论了时空数据的可视化方法。静态图表往往难以捕捉动态变化，本书将介绍先进的交互式可视化工具和技术，帮助读者直观地把握数据的时空分布模式、热点区域的漂移（Hotspot Drift）以及周期性/趋势性的共现现象。 第二部分：核心理论框架——时空依赖性的量化 在充分理解数据特性后，本书的核心转向如何量化和建模时空依赖性。这需要跨越统计学、地理信息科学和机器学习的边界。 我们首先回顾了经典的空间统计理论，如Moran's I、Geary's C等空间自相关指标，并将其拓展到时间维度，探讨了时空协方差函数（Spatio-Temporal Covariance Functions）的构建。如何选择一个合适的核函数（Kernel Function）来平衡空间距离和时间间隔的影响，是本部分的关键议题。我们深入分析了具有代表性的模型结构，如Separable Covariance Models、Product Sum Models以及更复杂的Convolution-based Models，并讨论了它们在不同尺度数据上的适用性。 随后，我们引入了时空状态空间模型。这部分内容对于处理具有不确定性和观测噪声的物理过程至关重要。我们将详细解析基于马尔可夫链的时空动态模型（如HMMs/DHMMs），重点阐述如何利用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）来实时估计和预测复杂的非线性时空系统状态。 第三部分：面向预测的先进建模范式 在理论基础之上，本书将重点介绍现代计算方法如何应用于时空序列的预测任务。这一部分是理论与工程实践的交汇点。 我们首先探讨了基于核方法的时空回归，如高斯过程（Gaussian Processes, GP）回归在时空数据建模中的应用。GP模型以其强大的不确定性量化能力而著称，我们将展示如何构建时空高斯过程（ST-GP）模型，并讨论在大规模数据集上实现高效推理的计算挑战及解决方案（如稀疏近似方法）。 随后，本书将目光投向深度学习在时空序列分析中的前沿应用。我们不再仅仅满足于标准的RNN/LSTM结构，而是深入研究图神经网络（GNNs），特别是时空图卷积网络（ST-GCNs）。我们详细剖析了如何将物理网络（如道路或河流系统）转化为图结构，并设计高效的卷积操作，以同时捕获邻近节点间（空间）以及时间步长间（时间）的复杂非线性依赖关系。具体案例将涵盖交通流量预测、空气质量预报中的应用实例。 第四部分：模型评估与应用案例 任何模型都必须经过严格的验证才能投入使用。本书的最后一部分专注于时空预测模型的评估指标和实际应用案例分析。 评估方面，除了传统的RMSE、MAE，我们强调了针对时空数据的特殊评估维度，例如空间预测误差的空间分布分析，以及模型对极端事件的捕捉能力。我们还将介绍模型可解释性（Explainability）的技术，帮助用户理解是时间因素还是空间因素主导了预测结果。 案例分析部分，我们将选取两个跨学科领域进行深度剖析：城市计算中的动态交通流建模和环境科学中的区域污染扩散模拟。通过这些真实世界的复杂数据集，读者可以亲身体验从数据清洗、模型选择、参数优化到最终结果解释的全过程，从而将书中所学的理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书的最终目标是培养读者一种“时空思维”，使其能够系统性地、批判性地看待任何随时间和空间演化的数据挑战，并能够根据具体问题的性质，灵活地设计和部署最合适的分析与建模策略。它不仅是一本技术手册，更是一份引领读者进入复杂动态系统分析前沿的探险指南。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正意义上的“干货”满满的书。我是在寻找处理地理空间时间序列数据的方法时偶然发现它的，而这本书的内容远超我的预期。它不仅涵盖了时间序列分析的基础，更深入地探讨了如何将空间信息融入建模过程。我喜欢作者对于不同时间序列分解方法的介绍，比如趋势、季节性和残差的提取，以及如何利用这些成分来理解数据的内在规律。更让我感到惊喜的是，书中引入了许多先进的时空预测技术，比如基于图神经网络的模型，以及融合了注意力机制的深度学习模型。这些模型能够有效地捕捉不同地点和不同时间点之间的复杂关联。此外，作者还对模型的可解释性进行了深入的探讨，这对于理解模型为何能够做出特定的预测非常重要。总的来说，这本书对于想要在时空序列分析领域深入研究的读者来说，绝对是一本不可多得的参考书，它能够帮助你从理论到实践，全面掌握这一领域的核心知识和技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是，它是一本非常有“实践导向”的教材。从一开始，作者就不是空谈理论，而是用大量生动的案例来引入概念。比如，他会从一个实际的“问题场景”出发，比如如何预测某个城市在未来一段时间内的空气质量，然后逐步引导读者思考，什么样的因素会影响空气质量，以及这些因素之间是如何随着时间和空间变化的。我觉得这种方式非常有利于初学者快速进入状态，并且能够理解抽象概念的实际意义。书中关于数据可视化的部分也做得相当出色，通过图表清晰地展示了时空数据的趋势、季节性、周期性以及空间上的相关性。我特别喜欢其中关于“空间自相关”和“时间自相关”的讲解，这些是理解时空序列数据内部关联性的关键。此外，作者还强调了不同建模方法的适用场景和优缺点，并提供了具体的Python代码示例，这对于我这样喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。我迫不及待地想跟着书中的例子，一步步地实现一个完整的时空序列分析项目。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对时空序列分析的理解是比较零散的，很多知识点都是在不同场合碎片化地接触到的。这本书的出现，就像是为我构建了一个完整的知识框架。它不仅仅是简单地罗列各种模型，而是将理论、方法和实践有机地结合在一起。我印象最深刻的是，作者在讲解复杂模型时，会循序渐进，先从基础的统计模型讲起，然后逐步引入机器学习和深度学习的方法，并且会详细解释每个模型是如何捕捉时空依赖性的。尤其是在讨论如何处理时间依赖性和空间依赖性时，作者提出了很多巧妙的解决方案，比如利用图神经网络来建模空间关系，或者使用卷积LSTM来捕捉局部空间模式。这本书的另一个亮点在于，它不仅仅关注模型本身，还非常重视模型评估和解释。作者详细介绍了各种评估指标，以及如何根据评估结果来优化模型。而且，书中关于如何解释模型预测结果的部分，也让我受益匪浅，这对于将分析结果转化为实际决策至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色和流动的光线，瞬间就让人联想到时间和数据的交织。我一直对时间序列分析很感兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么局限于某个特定领域。当我在书店偶然翻到这本书时，虽然还没来得及深入阅读，但光是目录和前言就给我留下了深刻的印象。作者似乎花了很大的篇幅来讲解时空序列数据的基本概念，包括它的独特性、挑战性以及在现实世界中的广泛应用，比如气象预测、交通流量分析、金融市场波动等等。更让我期待的是，书中还提到了不少经典的建模方法，像是ARIMA、SARIMA，以及更现代的机器学习和深度学习模型，比如LSTM、GRU等，而且据介绍，这些模型都会结合时空数据的特点进行讲解，这正是我一直想找到的。我尤其关注书中关于数据预处理和特征工程的部分，因为我知道这些步骤对于时间序列分析的成败至关重要，而时空数据的复杂性又会增加这方面的难度。希望这本书能够提供一些切实可行的方法和技巧，帮助我理解如何有效地处理和利用这类数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者似乎非常了解读者在学习时空序列分析时可能遇到的难点。从语言风格上看，它既不像学术论文那样晦涩难懂，也不像纯粹的科普读物那样过于简化，而是保持了一种恰到好处的平衡。作者在解释一些复杂的统计概念时，会用通俗易懂的比喻，并且会及时给出一些“小贴士”，帮助读者避免常见的错误。我尤其欣赏的是，书中关于“数据质量”和“模型鲁棒性”的讨论。它强调了在实际应用中，数据的不完整、噪声以及模型的泛化能力是需要认真考虑的问题。书中还提供了一些关于如何处理异常值、缺失值以及如何进行模型验证和选择的实用建议。这让我感觉作者不仅传授了知识，更是分享了宝贵的经验。我已经在期待书中关于“降维技术”和“特征选择”的章节了，因为在处理高维度的时空数据时，这些技术往往能起到事半功倍的效果。