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软件系统和计算方法
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Sidorkina I.G. Shumkov D.S
分段线性近似在解决数据提取问题中的应用
// 软件系统和计算方法.
2013. № 2.
С. 171-175.
URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=63023
分段线性近似在解决数据提取问题中的应用注解: 预测是分析时间序列时出现的主要问题之一。 与此同时，任务是根据已知的过去值确定时间序列的未来行为。 在本文中，提出了一种预测时间序列的方法，该方法基于从源数据中分离基本模式（模板）的思想，并允许您建立所研究系列的内部模式。 目前，在时间序列预测领域进行研究的方法之一是数据挖掘系统或"数据挖掘"。 这是由于完全基于线性（ARIMA）和非线性（GARCH）预测模型的经典方法不允许实现必要的预测精度。 使用在该技术框架内开发的方法，可以增加预测的有效性并识别所研究的时间序列中的隐藏模式。 出版日期: 近似值, 时间序列, 时间序列, 分段线性近似, 近似值, 近似值, 分段线性近似, 分段线性近似, 预测, 预测, 预测, 资料挖掘, 资料挖掘, 基本模板, 模式, 基本模板, 资料挖掘, 模式, 基本模板, 模式, 局部极端。, 局部极端。, 局部极端。
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