基本信息

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文档摘要

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非平稳时间序列预测方法的多维度剖析与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现实世界中，时间序列数据无处不在，它记录了各种现象随时间的变化过程。从金融市场的股票价格、汇率波动，到气象领域的气温、降水变化，再到医疗行业的疾病发病率、人口健康指标等，这些数据反映着事物发展的动态特征。然而，许多实际的时间序列并非是平稳的，即其统计特性如均值、方差和自相关函数等会随时间发生变化，这类时间序列被称为非平稳时间序列。例如，在金融市场中，股票价格受宏观经济形势、企业财务状况、投资者情绪等多种因素影响，呈现出趋势性、周期性和随机性的复杂波动，不满足平稳性条件；在气象领域，全球气候变化导致气温、降水等气