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基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
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基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
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奇异谱分析
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该算法属于SSA奇异谱分析，里面详细介绍了奇异谱分析的代码流程，并附有中文注释，中文注释对SSA奇异谱分析的原理给予了一定阐述，对读懂代码大有益处。
奇异谱分析Python示例.ipynb
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奇异谱分析是一种能够将时间序列分解分解为多种子成分的方法，广泛应用于时间序列分析的问题中。本资源包含Python语言编写奇异谱分析实例，由浅入深的讲解了奇异谱分析的原理及算法流程，最后给出了该方法在具体问题中应用案例。
地震谱matlab代码-FSSA:一维时间序列数据的频域奇异频谱分析代码
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地震谱matlab代码FSSA 包含两个代码FSSA.m->，用于一维时间序列数据的频域奇异频谱分析： 单一频谱分析（SSA）是一种有效的工具，可用于分解非线性信号以识别物理解释的主要过程和周期性（Golyandina和Zhigljavsky，2013; Tiwari和Rajesh，2014; Rajesh et al。，2014）。 此处预设的代码是Tiwari，RK和Rekapalli，R.（
matlab开发-奇异谱分析初学者指南
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SSA-for-MATLAB 这个 MATLAB SSA 工具包允许人们仅在几个命令行中执行 SSA 分析和数据预测。 该工具包是为方便用户使用而开发的。 它包括 SSA 分解和循环 SSA 预测算法。 每个函数都包含扩展的参考描述并经过优化以采用最少的输入参数集。 上述所有功能提供了一个功能强大且切中要害的 SSA 工具，该工具极其易于应用。 要熟悉该工具包，请学习提供的注释示例。 致谢
基于GM-LSSVR的机场噪声时间序列预测模型
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基于独立成分分析的含噪声时间序列预测
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<p>提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测.<br> 用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集<br> 的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基<br> 于IC
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奇异谱分析方法用于对时间序列的周期分析，相对于功率谱分析而言，其优越性在于(1)不像通常的谱分析需要预先给定滤波周期，而是根据资料自身确定。 (2)能够通过成分重建做延伸预报。
matlab_SSA.rar
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MATLAB语言编写的麻雀算法。麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。包含测试图片，可以直接运行。
全面分析Python的优点和缺点
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本篇文章给大家详细分析了Python的优点和缺点以及相关的优势劣势分析，对此有兴趣的朋友学习下。
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利用奇异谱分析方法（SSA）进行时间序列预测，是一种纯数学方法的时间序列向后预测方法
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在了解SSA时候从文献中看到该预测方法，并将其实现，通过简单的案例测试了该方法，并得到较好的预测结果。当然该方法对非平稳序列的预测、长时序预测的效果怎样还未知，需要进一步验证，这里将代码进行整理和分享。
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