机器学习算法 - 时间序列系1 -时序模式概念

1 时间序列算法

2 时间序列的预处理

首先要对观察值序列做纯随机性平稳性进行校验,称为序列的预处理。

  1. 对于纯随机序列(白噪声序列),各项之间没有任何联系,序列再进行完全无序的随机波动,可以终止分析。
  2. 对于平稳非白噪声序列,均值方差是常数,通常建立线性模型来拟合序列的发展。
  3. 对于非平稳序列,均值方差不稳定,一般处理方法是转换成平稳序列后,使用平稳序列的分析方法。

如果,一个序列经过差分运算后,具有平稳性,该序列为差分平稳序列。

2.1 平稳性检验

  1. 平稳时间序列的定义:如果时间序列 {X_t,t \in T} 在某一常数附近波动且波动范围有限,即有常数均值常数方差,并且延迟k期的序列变量的自协方差和自相关系数是相等的或者说延迟k期的序列变量之间的影响程度是一样的,则称{X_t,t \in T}为平稳序列
  2. 平稳性检验:有2种方法
方法 优缺点
时序图<\br>自相关图 根据图特征做操作简单,应用广泛,但通过图形判断,带有主观性
单位根检验 构造检验统计量进行检验的方法

2.2 纯随机性检验

3 平稳时间序列分析

3.1 AR模型

3.2 MA模型

3.3 ARMA模型

3.4 平稳时间序列模型

4非平稳时间序列分析

4.1 差分运算

4.2 ARIMA模型

5 Python主要事需模式算法

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