基本信息

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文档摘要

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混沌时序分析：核心问题剖析与多元应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学与工程的广袤领域中，时间序列分析一直占据着举足轻重的地位，其旨在从按时间顺序排列的数据点中挖掘出有价值的信息和模式，为预测、决策提供关键依据。从金融市场的跌宕起伏，到工业生产的稳定运行，再到环境监测的持续开展，时间序列分析已成为众多领域不可或缺的强大工具。传统的时间序列分析方法，如移动平均（MA）、自回归模型（AR）、ARIMA模型（整合移动平均自回归模型）以及GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）等，在处理线性或简单非线性数据时展现出了一定的效能。然而，随着研究的不断深入和现实需求的日益复杂，人们逐