[按需印刷] 時空序列數據分析和建模 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王佳璆，鄧敏，程濤，黃健柏 著

圖書標籤:

• 時序數據分析
• 時間序列建模
• 按需印刷
• 數據挖掘
• 機器學習
• 預測分析
• 統計建模
• 數據科學
• 金融時間序列
• 信號處理

店鋪： 科學齣版社旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030333414

商品編碼：1257342709

包裝：平裝

齣版時間：2014-08-01

頁數：156

字數：215000

正文語種：中文

  
 

好的，這是一份關於一本名為《[按需印刷] 時空序列數據分析和建模》的圖書的詳細簡介，該簡介不包含原書內容，並力求自然流暢，不帶AI痕跡： --- 圖書簡介：麵嚮復雜係統的動態洞察——理論、方法與實踐 在當今信息爆炸的時代，我們所麵對的數據往往不再是靜態的快照，而是隨時間演進、在空間中分布的復雜實體。從氣候變化、城市交通流、金融市場波動到生物係統的信號傳導，“時空序列” 數據以其內在的耦閤性和動態性，構成瞭理解和預測現實世界復雜現象的基石。本書旨在為研究人員、數據科學傢以及對高級數據分析有濃厚興趣的專業人士，提供一套全麵且實用的框架，用以駕馭和解析這類復雜數據的內在規律。 本書的構建，源於對當前數據科學領域中一個核心挑戰的迴應：如何有效地融閤時間依賴性（Temporal Dependency）與空間相關性（Spatial Correlation），從而構建齣既能反映曆史演變趨勢，又能揭示區域交互影響的預測模型。我們摒視那些隻關注單一維度（如純時間序列或純空間統計）的傳統方法，轉而聚焦於“時空一體化分析”的理論深度與工程實現。 第一部分：時空數據的本質與預處理——構建堅實的基礎 理解復雜數據的特性是成功分析的第一步。本部分深入探討瞭時空數據的結構特徵、數據源的異構性及其潛在的陷阱。我們首先界定瞭“時空數據”的核心概念，區分瞭規則網格數據、不規則采樣數據（如傳感器網絡）以及網絡化時空數據（如社交網絡中的信息傳播）。 數據的質量直接決定瞭模型的上限。因此，我們詳盡地闡述瞭針對時空數據的預處理技術。這不僅包括傳統的時間序列插值（如樣條插值、卡爾曼濾波）和空間插值（如剋裏金法、反距離加權），更側重於處理缺失值（Imputation）和異常值檢測（Outlier Detection）在時空維度上的特殊性。例如，如何識彆一個在空間上孤立但時間上突變的數據點，以及如何利用相鄰站點的曆史數據來閤理填充一個長時間段的缺失觀測。 此外，我們討論瞭時空數據的可視化方法。靜態圖錶往往難以捕捉動態變化，本書將介紹先進的交互式可視化工具和技術，幫助讀者直觀地把握數據的時空分布模式、熱點區域的漂移（Hotspot Drift）以及周期性/趨勢性的共現現象。 第二部分：核心理論框架——時空依賴性的量化 在充分理解數據特性後，本書的核心轉嚮如何量化和建模時空依賴性。這需要跨越統計學、地理信息科學和機器學習的邊界。 我們首先迴顧瞭經典的空間統計理論，如Moran's I、Geary's C等空間自相關指標，並將其拓展到時間維度，探討瞭時空協方差函數（Spatio-Temporal Covariance Functions）的構建。如何選擇一個閤適的核函數（Kernel Function）來平衡空間距離和時間間隔的影響，是本部分的關鍵議題。我們深入分析瞭具有代錶性的模型結構，如Separable Covariance Models、Product Sum Models以及更復雜的Convolution-based Models，並討論瞭它們在不同尺度數據上的適用性。 隨後，我們引入瞭時空狀態空間模型。這部分內容對於處理具有不確定性和觀測噪聲的物理過程至關重要。我們將詳細解析基於馬爾可夫鏈的時空動態模型（如HMMs/DHMMs），重點闡述如何利用擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）來實時估計和預測復雜的非綫性時空係統狀態。 第三部分：麵嚮預測的先進建模範式 在理論基礎之上，本書將重點介紹現代計算方法如何應用於時空序列的預測任務。這一部分是理論與工程實踐的交匯點。 我們首先探討瞭基於核方法的時空迴歸，如高斯過程（Gaussian Processes, GP）迴歸在時空數據建模中的應用。GP模型以其強大的不確定性量化能力而著稱，我們將展示如何構建時空高斯過程（ST-GP）模型，並討論在大規模數據集上實現高效推理的計算挑戰及解決方案（如稀疏近似方法）。 隨後，本書將目光投嚮深度學習在時空序列分析中的前沿應用。我們不再僅僅滿足於標準的RNN/LSTM結構，而是深入研究圖神經網絡（GNNs），特彆是時空圖捲積網絡（ST-GCNs）。我們詳細剖析瞭如何將物理網絡（如道路或河流係統）轉化為圖結構，並設計高效的捲積操作，以同時捕獲鄰近節點間（空間）以及時間步長間（時間）的復雜非綫性依賴關係。具體案例將涵蓋交通流量預測、空氣質量預報中的應用實例。 第四部分：模型評估與應用案例 任何模型都必須經過嚴格的驗證纔能投入使用。本書的最後一部分專注於時空預測模型的評估指標和實際應用案例分析。 評估方麵，除瞭傳統的RMSE、MAE，我們強調瞭針對時空數據的特殊評估維度，例如空間預測誤差的空間分布分析，以及模型對極端事件的捕捉能力。我們還將介紹模型可解釋性（Explainability）的技術，幫助用戶理解是時間因素還是空間因素主導瞭預測結果。 案例分析部分，我們將選取兩個跨學科領域進行深度剖析：城市計算中的動態交通流建模和環境科學中的區域汙染擴散模擬。通過這些真實世界的復雜數據集，讀者可以親身體驗從數據清洗、模型選擇、參數優化到最終結果解釋的全過程，從而將書中所學的理論知識轉化為解決實際問題的能力。 本書的最終目標是培養讀者一種“時空思維”，使其能夠係統性地、批判性地看待任何隨時間和空間演化的數據挑戰，並能夠根據具體問題的性質，靈活地設計和部署最閤適的分析與建模策略。它不僅是一本技術手冊，更是一份引領讀者進入復雜動態係統分析前沿的探險指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者似乎非常瞭解讀者在學習時空序列分析時可能遇到的難點。從語言風格上看，它既不像學術論文那樣晦澀難懂，也不像純粹的科普讀物那樣過於簡化，而是保持瞭一種恰到好處的平衡。作者在解釋一些復雜的統計概念時，會用通俗易懂的比喻，並且會及時給齣一些“小貼士”，幫助讀者避免常見的錯誤。我尤其欣賞的是，書中關於“數據質量”和“模型魯棒性”的討論。它強調瞭在實際應用中，數據的不完整、噪聲以及模型的泛化能力是需要認真考慮的問題。書中還提供瞭一些關於如何處理異常值、缺失值以及如何進行模型驗證和選擇的實用建議。這讓我感覺作者不僅傳授瞭知識，更是分享瞭寶貴的經驗。我已經在期待書中關於“降維技術”和“特徵選擇”的章節瞭，因為在處理高維度的時空數據時，這些技術往往能起到事半功倍的效果。

評分☆☆☆☆☆

這是一本真正意義上的“乾貨”滿滿的書。我是在尋找處理地理空間時間序列數據的方法時偶然發現它的，而這本書的內容遠超我的預期。它不僅涵蓋瞭時間序列分析的基礎，更深入地探討瞭如何將空間信息融入建模過程。我喜歡作者對於不同時間序列分解方法的介紹，比如趨勢、季節性和殘差的提取，以及如何利用這些成分來理解數據的內在規律。更讓我感到驚喜的是，書中引入瞭許多先進的時空預測技術，比如基於圖神經網絡的模型，以及融閤瞭注意力機製的深度學習模型。這些模型能夠有效地捕捉不同地點和不同時間點之間的復雜關聯。此外，作者還對模型的可解釋性進行瞭深入的探討，這對於理解模型為何能夠做齣特定的預測非常重要。總的來說，這本書對於想要在時空序列分析領域深入研究的讀者來說，絕對是一本不可多得的參考書，它能夠幫助你從理論到實踐，全麵掌握這一領域的核心知識和技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是，它是一本非常有“實踐導嚮”的教材。從一開始，作者就不是空談理論，而是用大量生動的案例來引入概念。比如，他會從一個實際的“問題場景”齣發，比如如何預測某個城市在未來一段時間內的空氣質量，然後逐步引導讀者思考，什麼樣的因素會影響空氣質量，以及這些因素之間是如何隨著時間和空間變化的。我覺得這種方式非常有利於初學者快速進入狀態，並且能夠理解抽象概念的實際意義。書中關於數據可視化的部分也做得相當齣色，通過圖錶清晰地展示瞭時空數據的趨勢、季節性、周期性以及空間上的相關性。我特彆喜歡其中關於“空間自相關”和“時間自相關”的講解，這些是理解時空序列數據內部關聯性的關鍵。此外，作者還強調瞭不同建模方法的適用場景和優缺點，並提供瞭具體的Python代碼示例，這對於我這樣喜歡動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我迫不及待地想跟著書中的例子，一步步地實現一個完整的時空序列分析項目。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，那種深邃的藍色和流動的光綫，瞬間就讓人聯想到時間和數據的交織。我一直對時間序列分析很感興趣，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼局限於某個特定領域。當我在書店偶然翻到這本書時，雖然還沒來得及深入閱讀，但光是目錄和前言就給我留下瞭深刻的印象。作者似乎花瞭很大的篇幅來講解時空序列數據的基本概念，包括它的獨特性、挑戰性以及在現實世界中的廣泛應用，比如氣象預測、交通流量分析、金融市場波動等等。更讓我期待的是，書中還提到瞭不少經典的建模方法，像是ARIMA、SARIMA，以及更現代的機器學習和深度學習模型，比如LSTM、GRU等，而且據介紹，這些模型都會結閤時空數據的特點進行講解，這正是我一直想找到的。我尤其關注書中關於數據預處理和特徵工程的部分，因為我知道這些步驟對於時間序列分析的成敗至關重要，而時空數據的復雜性又會增加這方麵的難度。希望這本書能夠提供一些切實可行的方法和技巧，幫助我理解如何有效地處理和利用這類數據。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對時空序列分析的理解是比較零散的，很多知識點都是在不同場閤碎片化地接觸到的。這本書的齣現，就像是為我構建瞭一個完整的知識框架。它不僅僅是簡單地羅列各種模型，而是將理論、方法和實踐有機地結閤在一起。我印象最深刻的是，作者在講解復雜模型時，會循序漸進，先從基礎的統計模型講起，然後逐步引入機器學習和深度學習的方法，並且會詳細解釋每個模型是如何捕捉時空依賴性的。尤其是在討論如何處理時間依賴性和空間依賴性時，作者提齣瞭很多巧妙的解決方案，比如利用圖神經網絡來建模空間關係，或者使用捲積LSTM來捕捉局部空間模式。這本書的另一個亮點在於，它不僅僅關注模型本身，還非常重視模型評估和解釋。作者詳細介紹瞭各種評估指標，以及如何根據評估結果來優化模型。而且，書中關於如何解釋模型預測結果的部分，也讓我受益匪淺，這對於將分析結果轉化為實際決策至關重要。