基本信息

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文档摘要

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多元时间序列分割与预测方法的多维探究与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，其中多元时间序列数据广泛存在于各个领域。多元时间序列是指由多个具有时间顺序的变量组成的数据集合，这些变量之间往往存在着复杂的相互关系和动态变化。例如在金融领域，股票价格、汇率、成交量等多个变量随时间变化的序列构成了多元时间序列，其反映了金融市场的动态变化；在交通领域，不同路段的车流量、车速、交通拥堵指数等时间序列相互关联，共同影响着城市交通的运行状况；在医疗领域，病人的体温、血压、心率等生理指标随时间的变化数据也是多元时间序列，对疾病的诊断和治疗具有重要参考价值。

对多元