【摘 要】
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一般地说,时序数据通常是由趋势项、随机项及季节周期项三种成分组成的.通过对已有的时序数据进行分析与建模,便可以找出事物所蕴含的变化规律.针对多周期时序数据,设计实现
【基金项目】
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广东省科技计划工业攻关项目(2011B010200031);佛山职业技术学院校级重点科研项目(2011KY006)
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一般地说,时序数据通常是由趋势项、随机项及季节周期项三种成分组成的.通过对已有的时序数据进行分析与建模,便可以找出事物所蕴含的变化规律.针对多周期时序数据,设计实现了一种高精度的数据拟合算法.该算法首先对被拟合时序数据的趋势成分进行消除,然后应用自相关函数理论从剩余成分中析出多个两两互质的基本周期,最后基于最小二乘原理,用多组傅氏级数对多周期时序数据进行了拟合.实际应用验证了算法的有效性及先进性.
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