建模論文時(shí)間序列題目（數(shù)學(xué)建模時(shí)間序列題目）
本文目錄一覽：
- 1、時(shí)間序列分析--機(jī)器學(xué)習(xí)建模篇(五)
- 2、時(shí)間序列模型VECM建模全步驟(案例+Python代碼)
- 3、論文閱讀_時(shí)序聚類K-Shape
- 4、浙江大學(xué)副教授楊洋——《Time2Graph:從圖視角出發(fā)的時(shí)間序列建?！?/a>
時(shí)間序列分析--機(jī)器學(xué)習(xí)建模篇(五)
1、在深入探討時(shí)間序列分析的機(jī)器學(xué)習(xí)建模篇章中，第五篇將重心轉(zhuǎn)向了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在時(shí)序領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和技巧。不同于基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型，機(jī)器學(xué)習(xí)利用特征的時(shí)空關(guān)聯(lián)，即使時(shí)間區(qū)間獨(dú)立，也能通過特征工程引入上下文信息，應(yīng)用于廣泛場景。數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的關(guān)鍵，強(qiáng)調(diào)在有限的數(shù)據(jù)質(zhì)量下，如何優(yōu)化輸入。
2、時(shí)間序列分析--機(jī)器學(xué)習(xí)建模篇（五）主要探討了機(jī)器學(xué)習(xí)在時(shí)序領(lǐng)域的應(yīng)用和技巧，特別關(guān)注傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型如XGBoost在時(shí)序預(yù)測中的實(shí)際應(yīng)用和處理方法。不同于傳統(tǒng)時(shí)序分析，機(jī)器學(xué)習(xí)通過特征變量和上下文信息的引入，能利用外部信息進(jìn)行更復(fù)雜的預(yù)估，而非單純依賴歷史趨勢和季節(jié)性。
3、預(yù)測常用方法有時(shí)間序列分析、回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測方法和其他新興預(yù)測方法。時(shí)間序列分析 時(shí)間序列分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上的預(yù)測方法，它通過處理按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的趨勢。這種方法主要關(guān)注數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的行為模式，通過識(shí)別這些模式來預(yù)測未來的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
4、也稱協(xié)方差平穩(wěn)(covariance stationary)、二階平穩(wěn)(second-order stationary)或?qū)捚椒€(wěn)(wide-sense stationary)，弱平穩(wěn)時(shí)間序列的一階矩和二階矩不隨時(shí)間的變化而變化。判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性有助隨后選擇模型，那么的平穩(wěn)性是時(shí)間序列一個(gè)重要性質(zhì)，可以用來給時(shí)間序列進(jìn)行分類。
5、預(yù)測股票價(jià)格的波動(dòng)趨勢是金融領(lǐng)域中的一個(gè)重要問題，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以對(duì)該問題進(jìn)行建模和求解。以下是一些可以采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法：時(shí)間序列分析：用于分析股票價(jià)格隨時(shí)間變化的趨勢性、周期性和隨機(jī)性?；贏RIMA、GARCH、VAR等模型的時(shí)間序列分析方法可用于預(yù)測未來的股票價(jià)格走勢。
時(shí)間序列模型VECM建模全步驟(案例+Python代碼)
模型復(fù)現(xiàn)將從理解模型基礎(chǔ)開始，逐步深入至實(shí)操Python代碼。這包括數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建、結(jié)果解釋等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保讀者能夠從理論到實(shí)踐全面掌握VECM模型的應(yīng)用。待續(xù)部分將詳細(xì)說明模型構(gòu)建的具體步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型驗(yàn)證、結(jié)果分析等，以確保讀者能夠完整復(fù)現(xiàn)案例，并對(duì)VECM模型有深入理解。
首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確保時(shí)間序列的平穩(wěn)性，通過stattools.adfuller函數(shù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果序列呈現(xiàn)平穩(wěn)，就跳過VAR模型，直接進(jìn)行VECM建模；若非平穩(wěn)，則建立VAR模型確定滯后階數(shù)，但記住VECM的階數(shù)會(huì)比VAR少1。
VAR模型允許我們同時(shí)考慮多個(gè)變量的滯后影響，而VECM則進(jìn)一步考慮了誤差修正項(xiàng)，這對(duì)于糾正長期均衡時(shí)的偏離至關(guān)重要。VECM中的誤差修正系數(shù)識(shí)別是關(guān)鍵步驟，它幫助我們理解變量如何隨著時(shí)間的推移調(diào)整到長期均衡狀態(tài)。Eviews作為常用工具，提供了對(duì)這些模型的建模和分析功能，它使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析變得直觀和高效。
論文閱讀_時(shí)序聚類K-Shape
1、這是一篇發(fā)表于2015年SIGMODE數(shù)據(jù)管理國際頂會(huì)的論文，它主要針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類問題，提出了K-Shape方法。與以往的方法相比，它優(yōu)化了距離計(jì)算方法，質(zhì)心計(jì)算方法，還引入了提取頻域特征方法，以提升效率。作者認(rèn)為它是一種獨(dú)立于領(lǐng)域、高精度、高效率的時(shí)間序列聚類方法。
2、全序列聚類是對(duì)一組時(shí)間序列相似性進(jìn)行聚類，子序列聚類和時(shí)間點(diǎn)聚類是單序列聚類的兩種形式。KShape算法能同時(shí)處理子序列和全序列聚類，基于互相關(guān)性改進(jìn)距離計(jì)算和質(zhì)心計(jì)算，支持縮放和平移不變性，計(jì)算效率高，無需手動(dòng)設(shè)置參數(shù)，適用于多種領(lǐng)域。
3、model.get_prediction(start='；201001'；）則得到用擬合模型計(jì)算出來的樣本內(nèi)201001-201131的預(yù)測值；model.get_forcast(step=5)則得到樣本外推5期即201001-201031五個(gè)月的預(yù)測值；注：model.get_prediction也可做外推值的預(yù)測，設(shè)定好具體終止周期即可。
4、該論文提出了Learning Features into Clustering Space（LF2CS）方法，通過將特征學(xué)習(xí)到聚類空間中，實(shí)現(xiàn)了一種基于聚類的無監(jiān)督Few-shot圖像分類。首先設(shè)置了一個(gè)可分離的聚類空間，使用一個(gè)可學(xué)習(xí)模型將特征映射到該空間，并通過圖像采樣構(gòu)建c-way k-shot任務(wù)。
5、論文名稱：P2B： Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 作者信息：該文提出了一種名為P2B的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，旨在實(shí)現(xiàn)3D對(duì)象在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的追蹤。P2B網(wǎng)絡(luò)通過定位潛在的目標(biāo)中心，實(shí)時(shí)地提出基于點(diǎn)的目標(biāo)區(qū)域提議，并進(jìn)行聯(lián)合驗(yàn)證，從而實(shí)現(xiàn)追蹤。