R/S分析法也称重标极差分析法，同时引入了一个统计量Hurst指数。
Hurst指数常用于分析时间序列的分形特征和长期记忆过程，目前在时间序列变化趋势的持续性或反持续性强度判断方面得到广泛援用。
Hurst指数常用于分析时间序列的分形特征和长期记忆过程，目前在时间序列变化趋势的持续性或反持续性强度判断方面得到广泛援用。
2022/9/4 10:33:54
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针对氧化铝配料过程中前往物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.
2022/9/3 6:59:10
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DetrendedFluctuationAnalysis，DFA方法的一个优点是它可以无效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析
2016/8/19 5:50:11
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ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
2017/5/23 20:02:29
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012_基于随机森林算法(RF)的时间序列预测Matlab代码完成过程，调用TreeBagger函数完成
2021/8/17 12:50:46
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针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
2021/9/2 6:54:54
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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