SR-CNN.在「saliencymap」上通过固定阈值的方法进行异常检测太简单了，因此论文中提出用CNN作为判别模型直接对时间序列分类。.但是CNN是有监督所以就必须人工生成数据来训练模型，怎么生成呢？.在时间序列上插入异常点并计算得到训练集「saliencymaps...
时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。.时间序列分析是定量预测方法之一。.基本原理：1.承认事物发展的延续性。.应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。.2.考虑到事物发展的...
若残差序列不是白噪音序列，则认为残差序列还存在有用信息未被提取，需要进一步改进模型。对残差序列进行单位根检验，发现残差序列1%置信水平上通过了ADF检验（如表2），表明残差序列为白噪音序列，模型拟合程度比较好，可以用来预测。
本文利用《应用时间序列分析》的知识通过sas统计软件对1978-2012年中国财政收入与税收数据进行分析，通过单位根检验，发现两者都是非平稳时间序列，并且存在协整关系，所以拟合了ARIMA模型。.由于残差序列非白噪声，所以对残差序列又进行了进一步...
残差序列自然也是一个时间序列，因此可以对它画出相关图。一个标准随机噪声的自相关满足以及,即对于任意不为0的间隔，随机噪声的自相关均为0。下图为一个随机噪声的相关图（我们是用标准正态分布构造了有500个点的随机噪声序列...
4.检验该模型拟合后的时间序列残差是否为白噪声好了，假设我们认为mod2更好。我们必须进一步检验，你模拟的模型是不是包含了所有的因素，也就是他的除去这个模型，你的时间序列是不是白噪声（whitenoise），如果不是，那就说明你还没有提出所有的
GPS时间序列分析理论GPS坐标时间序列是由同一个控制点在不同时间上的相继观测值排列而成的一组数字序列。.由于现实中时间序列的变化受许多因素的影响，有些起着长期、决定性作用，使时间序列的变化呈现出某种趋势和一定的规律性；有些则起着短期、非...
对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析.检验每一个未知参数是否显著非零。.删除不显著参数使模型结构最精简假设条件.当一个拟合模型通过了检验，说明在一定的置信水平下，…
1.时间序列分解和STL算法时间序列算法分解一般是指把一个时间序列分解成：趋势序列，周期序列，残差序列。时间序列分解算法最广为人知的可能是STL算法。它只能分解出一个周期序列。有很多博客和文章叙述了STL分解的原理，例如博客时间序列分解算法：STL。
残差随机性检验(randomnesstestofresiduals)这个是很关键的一步。因为时间序列分析的关键是把数据间的相关性找到，最后只留下白噪声（whitenoise）。说得诗意一点就是，在看似无序一团乱麻中，分离处规律和无序。