Time-Dependent Scheduling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gawiejnowicz, Stanislaw

出品人:

页数:377

译者:

出版时间:

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540694458

丛书系列:

图书标签:

• Scheduling.Theory
• Operations.Research
• Academic
• 时间安排
• 调度
• 优化
• 算法
• 实时系统
• 嵌入式系统
• 操作系统
• 控制系统
• 资源管理
• 时间复杂度

深度解析——时间序列数据建模与分析的奥秘 本书并非探讨“时间相关的调度”这一特定主题，而是将目光投向了更广阔、更具挑战性的领域——时间序列数据建模与分析。在信息爆炸的时代，海量数据如潮水般涌来，其中蕴含着揭示现象演变规律、预测未来趋势、优化决策的关键信息。然而，这些数据并非静止不变，而是随着时间推移而不断变化，呈现出复杂的动态特性。如何从这些“活”的数据中提取有价值的洞察，正是本书将要深入剖析的核心。 我们将从时间序列数据的基本概念出发，系统地梳理其核心要素。这包括时间戳的精确定义、频率的重要性（日度、周度、月度、年度等）、以及趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和噪声（Noise）这四大基本成分如何共同塑造了数据的时序特征。例如，在一个销售额时间序列中，持续上升的整体趋势代表了公司的增长，而每年圣诞节前后出现的销售高峰则体现了季节性。理解这些组成部分，是进行任何有效分析的基石。 本书将详细介绍时间序列数据的预处理技术，这是确保建模准确性和鲁棒性的关键一步。我们将深入探讨数据清洗的多种方法，包括如何处理缺失值（如向前/向后填充、插值法）、异常值检测与处理（如基于统计阈值、箱线图、LOF等算法）、以及数据平滑技术（如移动平均、指数平滑）来减少噪声对趋势和季节性成分的影响。此外，我们还会讨论数据变换（如对数变换、Box-Cox变换）在稳定方差、使数据满足模型假设方面的重要性。 在建模方法论方面，本书将覆盖从经典到现代的多种时间序列建模技术。我们将首先介绍ARIMA（自回归积分滑动平均模型）家族，包括AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）以及ARIMA模型。我们将详细讲解模型的参数选择（p、d、q）、模型拟合的诊断检验（如残差分析、ACF/PACF图）以及模型的解释。在此基础上，我们将深入探讨SARIMA（季节性ARIMA）模型，它能够有效地捕捉数据中的季节性模式，对于周期性强的业务场景尤为适用。 除了ARIMA系列，本书还将介绍状态空间模型（State Space Models），这是一种更加灵活和强大的建模框架，能够处理更复杂的时间序列结构。我们将重点讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其在估计隐藏状态和预测中的应用。我们还会介绍指数平滑（Exponential Smoothing）方法的变种，如Holt-Winters方法，它能够同时处理趋势和季节性，并且在实际应用中易于理解和实现。 随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的时间序列模型也日益受到关注。本书将详细介绍循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将阐述这些模型如何通过其内部的记忆机制，有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。此外，我们还会介绍卷积神经网络（CNN）在时间序列特征提取方面的潜力，以及Transformer模型在处理长序列和捕捉全局依赖性方面的优势。本书还将探讨混合模型，即将深度学习模型与传统统计模型相结合，以发挥各自优势，提升预测性能。 除了建模，时间序列的分析与诊断同样至关重要。我们将深入探讨平稳性（Stationarity）的概念及其检验方法（如ADF检验、KPSS检验），以及非平稳数据如何通过差分等方法转换为平稳数据。我们还将讨论自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的作用，它们是识别模型结构和诊断模型拟合情况的重要工具。此外，我们还会学习如何评估模型的预测性能，介绍常用的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并讨论如何进行模型选择和模型比较。 在预测技术的应用方面，本书将覆盖单步预测、多步预测以及条件预测。我们将讨论如何利用已有的时间序列数据生成未来趋势的预测区间，并解释这些预测区间在风险管理和决策制定中的含义。我们还将介绍异常检测（Anomaly Detection）在时间序列中的应用，例如识别金融市场中的异常交易、工业生产中的设备故障预警等。 本书还将触及多元时间序列分析。当我们需要同时分析多个相互关联的时间序列时，简单的单变量模型将不再足够。我们将介绍向量自回归（VAR）模型，它能够捕捉多个时间序列之间的线性相互依赖关系。此外，我们还将初步探讨格兰杰因果检验（Granger Causality Test），用于判断一个时间序列是否能“预测”另一个时间序列的未来走势。 最后，本书将整合所学知识，通过实际案例分析来加深理解。我们将选取多个不同领域的真实时间序列数据集，例如： 金融市场数据： 股票价格、交易量、汇率等，用于演示趋势分析、波动预测和风险评估。 经济指标数据： GDP、通货膨胀率、失业率等，用于演示宏观经济趋势的预测和政策影响的分析。 交通流量数据： 城市道路的交通拥堵情况，用于演示预测和优化交通管理的策略。 销售与营销数据： 产品销量、广告投入、客户行为等，用于演示销售预测、库存管理和营销效果评估。 环境科学数据： 气温、降雨量、污染物浓度等，用于演示气候变化预测和环境监测。 通过这些案例，读者将能够亲身体验如何运用本书所介绍的各种技术，从实际数据中提取价值，解决真实世界的问题。 总而言之，本书旨在为读者提供一个全面、深入的时间序列数据建模与分析的知识体系。无论您是数据科学家、研究人员、工程师，还是对探索时间变化的数据规律充满兴趣的爱好者，都将从中获益匪浅。本书的目标是赋能您掌握从杂乱无章的时间序列数据中挖掘洞察、做出明智决策的能力。

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