时间序列分析的工程应用（上册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中科技大学出版社

作者:杨叔子

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:2007-6

价格:39.80元

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isbn号码:9787560938981

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时间序列分析的工程应用（上册）—— 洞察数据中的时序脉络，解锁工程领域的智慧之钥 在瞬息万变的现代工程世界中，数据以惊人的速度涌现，其背后隐藏着丰富的规律和趋势。从设备运行状态的监测，到生产流程的优化，再到环境因素的预测，海量的时间序列数据已成为驱动决策、提升效率、规避风险的关键要素。然而，这些看似杂乱无章的数字串，若缺乏有效的分析工具和方法，便如同沉睡的巨人，难以释放其潜能。《时间序列分析的工程应用（上册）》正是为这座巨人注入智慧的火种，引领您深入探索时间序列分析在工程领域淋漓尽致的应用。 本书聚焦于时间序列分析的核心概念、理论基础及其在工程实际中的落地实践，旨在为广大工程师、研究人员以及对数据驱动决策感兴趣的专业人士提供一套系统、实用且易于理解的学习体系。我们深知，工程问题往往复杂且充满挑战，而时间序列分析恰恰是破解这些难题的有力武器。因此，本书在内容编排上，力求理论与实践紧密结合，不仅讲解“是什么”，更侧重“为什么”和“怎么做”，让您在理解原理的同时，也能迅速掌握实际操作的技巧。 第一部分：基石与领航——时间序列分析的核心认知 在正式开启工程应用的征程之前，我们首先需要夯实理论基础。本部分将引导读者逐步建立对时间序列数据和分析方法的全面认知。 时间序列数据的本质与特点： 您将深入理解什么是时间序列数据，其独特的“时间依赖性”体现在何处，以及为何它与横截面数据截然不同。我们将探讨其常见的形态，如趋势、季节性、周期性以及随机波动，并通过丰富的实例，让您直观感受这些特征在工程场景中的具体表现。例如，一个水泵的运行温度随时间的变化，可能同时包含缓慢上升的趋势（设备老化）、规律性的每日波动（高峰与低谷使用）、以及突发的异常峰值（故障前兆）。 时间序列分析的基本概念与术语： 本部分将系统介绍时间序列分析中的核心术语，如平稳性、自相关性、偏自相关性、平滑、预测、异常检测等。我们会逐一解释它们的含义，并阐述它们在分析过程中的重要性。理解平稳性，是后续许多经典模型适用的前提；理解自相关性，则是揭示数据内在关联性的关键。 时间序列数据的预处理： 真实世界中的时间序列数据往往并非“干净”的，缺失值、异常值、噪声干扰等问题普遍存在。本章将详细介绍一系列行之有效的数据预处理技术，包括缺失值填充（均值、中位数、插值法、基于模型的填充）、异常值检测与处理（基于统计的方法、基于机器学习的方法）、数据平滑（移动平均、指数平滑）以及数据转换（对数转换、差分变换）等。这些步骤如同为精密的仪器进行校准，是保证后续分析结果准确性的基石。 时间序列的分解方法： 将一个复杂的时间序列分解为多个更易于理解的组成部分，是洞察其内在结构的重要手段。我们将介绍经典的时间序列分解模型，如加法模型和乘法模型，并阐述如何通过分解来识别和量化趋势、季节性和残差项。这如同剥洋葱一般，层层递进，揭示数据背后的规律。 第二部分：经典模型与数学之美——传统时间序列分析方法 在掌握了基本概念和预处理技巧后，我们将进入时间序列分析的核心——经典模型。这部分将系统介绍一系列在工程领域经久不衰的统计模型，并深入剖析其数学原理和应用场景。 平稳时间序列模型：AR、MA、ARMA模型 自回归模型 (AR)： 您将学习如何构建和理解AR模型，即当前观测值如何依赖于其自身过去的观测值。我们将详细讲解AR(p)模型的数学表达式、参数估计方法（如Yule-Walker方程、最大似然估计）以及模型选择（如AIC、BIC准则）。在工程中，AR模型可以用于描述例如传感器读数的短期波动，或者在给定先前数值的情况下预测下一个数值。 移动平均模型 (MA)： 进一步，我们将探讨MA模型，即当前观测值如何依赖于过去的预测误差。同样，MA(q)模型的数学形式、参数估计和模型选择也将被详细阐述。MA模型常用于捕捉系统中由于外部冲击或随机干扰引起的瞬时效应。 自回归移动平均模型 (ARMA)： ARMA模型是AR模型和MA模型的结合，能够更灵活地捕捉时间序列的动态特性。我们将介绍ARMA(p,q)模型的构建思路，并重点讲解如何利用ACF和PACF图来识别模型的阶数。ARMA模型在很多工程应用中，如信号处理、控制系统建模等，都展现出强大的能力。 非平稳时间序列模型：ARIMA模型 差分变换与平稳化： 许多工程过程的数据并非天然平稳，例如持续增长的流量或温度。本节将深入讲解差分变换的原理，如何通过对数据进行一阶、二阶甚至更高阶的差分，将其转化为平稳序列，从而可以使用ARMA模型进行建模。 自回归积分移动平均模型 (ARIMA)： ARIMA(p,d,q)模型是在ARIMA模型基础上引入差分阶数d，使其能够处理非平稳序列。我们将详细解释ARIMA模型的构建流程，包括识别差分阶数、确定AR和MA的阶数，以及模型的参数估计和诊断检验。ARIMA模型是许多工程领域中进行时间序列预测和分析的基石，例如预测未来能源消耗、交通流量等。 季节性时间序列模型：SARIMA模型 季节性成分的建模： 工程系统往往存在显著的季节性或周期性模式，例如工业生产在特定节日前的产量增加，或者电力负荷在工作日和周末的差异。SARIMA模型在ARIMA模型的基础上，引入了季节性部分的AR、I、MA项，能够有效地捕捉和预测周期性规律。本节将详细介绍SARIMA模型的结构、建模步骤以及如何识别季节性阶数。 扩展模型与进阶技巧 包含趋势与季节性的模型： 除了ARIMA和SARIMA，我们还将介绍一些更灵活的模型，例如带有趋势和季节性成分的分解模型，以及能够处理更复杂周期性模式的模型。 模型诊断与残差分析： 任何模型的构建都离不开对模型拟合优劣的评估。我们将详细讲解模型诊断的各种方法，包括残差序列的分析（检验白噪声性质、是否存在异方差）、模型预测性能的评估（RMSE、MAE、MAPE等指标）以及如何根据诊断结果进行模型优化。 多变量时间序列初步： 在某些工程场景下，一个变量的未来会受到其他变量过去值的影响，例如设备故障可能与温度、压力、振动等多个因素相关。本节将初步介绍多变量时间序列的概念，以及其在工程应用中的潜在价值，为后续更复杂的模型打下基础。 第三部分：数据驱动的智慧——在工程领域中的典型应用 理论的学习最终是为了解决实际问题。《时间序列分析的工程应用（上册）》将通过一系列贴近工程实践的案例，展示时间序列分析的强大生命力。 制造业生产过程监控与优化： 设备故障预测与预警： 通过分析设备运行时的温度、压力、振动、电流等时间序列数据，提前识别出可能导致故障的模式，实现预测性维护，降低停机损失。例如，分析磨损设备的速度和振动数据的ARIMA模型，可以提前预警轴承损坏的风险。 生产质量控制： 实时监测生产线上关键质量指标的时间序列数据，如产品尺寸、表面粗糙度等，通过异常检测模型及时发现生产过程中的偏差，保证产品质量。 能耗预测与优化： 预测工厂的电力、水、蒸汽等能源消耗，为能源调度和成本控制提供依据，实现节能减排。 能源领域的应用： 电力负荷预测： 精确预测短期、中期甚至长期的电力负荷，对于电网的稳定运行、发电机组的调度、电力市场的交易至关重要。我们将分析电力负荷的季节性、周期性和突发性特点，并演示如何利用ARIMA、SARIMA等模型进行有效预测。 可再生能源发电量预测： 预测太阳能、风能等可再生能源的发电量，以应对其固有的随机性和不确定性，实现更优的能源整合。 交通运输与物流： 交通流量预测： 预测道路、轨道交通的流量，用于交通信号优化、路线规划、拥堵缓解。 物流需求预测： 预测商品在不同区域、不同时间段的需求量，优化库存管理、仓储布局和配送路线。 环境监测与预警： 空气质量预测： 预测PM2.5、O3等污染物浓度，为公众健康和环保决策提供支持。 水文水资源预测： 预测河流流量、水位、降雨量等，用于防洪抗旱、水资源调度。 气象预测辅助： 虽然气象预报本身是复杂领域，但时间序列分析可以辅助预测特定区域的温度、湿度等微气候变化。 本书特色与价值： 《时间序列分析的工程应用（上册）》的独特之处在于： 1. 工程导向： 所有理论讲解都紧密围绕工程实际问题展开，选择的案例均具有代表性，能够让读者快速理解理论的实用价值。 2. 理论与实践并重： 在讲解模型原理的同时，我们也会介绍常用的统计软件（如R、Python）的实现方法，并提供可复现的代码示例，帮助读者快速上手。 3. 由浅入深： 从时间序列分析的基本概念到经典的统计模型，再到实际应用，循序渐进，适合不同背景的读者。 4. 内容翔实： 涵盖了时间序列分析的核心理论、主流模型以及广泛的工程应用场景，为读者提供一个全面且深入的学习框架。 掌握时间序列分析，就是掌握了洞察数据中隐藏规律的能力，就是解锁了解决复杂工程问题的新钥匙。本书将陪伴您走过这段智慧之旅，让您在数据洪流中游刃有余，用科学的方法驱动工程的创新与发展。让我们一起，从“上册”开始，揭开时间序列分析在工程应用领域的神秘面纱。

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我对比了市面上其他几本时间序列的书籍，发现这本在对“非平稳性”处理的深度上做得比较细致。作者花了大量的篇幅讲解差分、季节性分解以及如何识别和处理趋势项，这确实是工程应用中最常见也最棘手的问题之一。书中对单位根检验（Unit Root Tests）的讲解尤为透彻，从ADF到KPSS，每种检验的假设和适用场景都分析得很到位。然而，当涉及到更现代的、对非平稳性具有一定鲁棒性的深度学习模型，比如LSTM或Transformer在时间序列上的应用时，内容就显得有些单薄了。现在的工业界越来越倾向于使用能够自动处理复杂非线性和非平稳特征的模型，这本书如果能更平衡地分配笔墨，将经典方法与前沿深度学习方法在工程场景下的优劣进行一次深入的对比分析，而不是让深度学习部分看起来像是一个附加的章节，那么它的价值会更上一层楼。

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这本书的封面设计确实挺吸引人的，那种深邃的蓝色调，搭配上略带复古的字体，让人一眼就能感受到里面内容的厚重感。我拿到手的时候，首先注意到的是它的印刷质量，纸张的质感很不错，拿在手里很有分量，这对于一本技术类书籍来说非常重要，毕竟要经常翻阅查阅。不过，我翻开第一章时，发现它似乎更侧重于理论基础的铺陈，虽然这对于理解后续的复杂模型是必要的，但对于我这种更偏向于快速上手解决实际问题的读者来说，前几章的节奏有点慢了。我期待能看到更多关于实际工业场景下数据预处理的细节，比如如何处理传感器采集数据的缺失值、异常值，以及如何进行特征工程，这些才是真正决定模型效果的关键。这本书的理论部分讲解得深入且严谨，这一点毋庸置疑，但总感觉，它更像是给学术研究者准备的入门材料，而不是给一线工程师的实战手册。如果能加入一些具体的案例研究，比如某个工厂的能耗预测，或者生产线的质量控制，那样会更贴合书名中“工程应用”的定位。

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这本书的排版和术语的统一性做得非常好，阅读起来比较流畅，没有出现那种不同章节之间术语定义不一致的情况，这在技术书籍中是很难得的。尤其是在涉及到一些高维时间序列或者多变量时间序列的部分，作者尽量用清晰的数学符号来表述，保证了严谨性。但是，我注意到书中对于软件工具链的提及非常少。在当今的数据分析环境中，理论知识必须与实践工具相结合。这本书似乎完全假定读者已经熟悉了某个特定的编程环境（比如R或者Python），但并没有提供任何关于如何将书中的模型直接映射到代码实现的指导。比如，如果能有一个附录，对比讲解一下如何使用`statsmodels`库和`Prophet`库来实现书中的某一类预测模型，那将极大地提升这本书对工程师的实用价值。目前的版本，更像是“纸上谈兵”，理论很完备，但从理论到实际部署之间存在一个巨大的鸿沟，需要读者自行去填补。

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初次阅读这本书的感受，是它在构建知识体系上的扎实程度令人印象深刻。作者似乎花了很多笔墨去梳理时间序列分析从经典统计方法到现代机器学习方法的演变脉络。这种宏观的视角对于建立全面的认知非常有帮助，它让你清楚地知道每一种方法诞生的历史背景和它试图解决的核心问题。然而，在深入探讨到具体算法的实现细节时，我发现内容的处理略显跳跃。比如，当我们讨论到某些复杂的自回归移动平均模型（ARMA）的参数估计时，书中直接给出了最终的公式，但对于这些公式是如何从最大似然估计或其他优化方法推导出来的过程，介绍得比较简略。这使得读者在遇到实际数据拟合困难时，缺乏一个深入的“调试”工具箱。我更希望看到的是，针对每一种主要方法，都能有一个详细的“如何调试”的章节，包括如何诊断模型的残差，如何选择合适的阶数，以及如何通过可视化来验证模型的有效性，而不是仅仅停留在模型描述的层面。

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整本书读下来，我最大的感受是它像一本优秀的研究综述，结构清晰，逻辑严密，为理解时间序列分析的理论基础打下了坚实的基础。作者的学术功底毋庸置疑，使得书中的推导过程很少出现逻辑上的断裂。但要说它是一本“工程应用”的书，我觉得还有提升空间。工程应用强调的是效率、可解释性和对特定业务约束的适应性。这本书在“可解释性”方面做得不错，因为其更多基于统计模型；但对于工程中至关重要的“快速迭代”和“模型监控”的环节，书中几乎没有涉猎。例如，如何建立一个自动化的时间序列预测流程（MLOps），如何设置预测的滚动窗口，如何评估实时预测的性能指标（除了传统的RMSE或MAE之外），这些都是工程师日常工作中必须面对的问题。因此，这本书更适合作为理论学习的基石，但距离成为一本“随手可翻阅的工程实践宝典”，还缺少了关键的实战环节的支撑。

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