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文档摘要

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探索时间序列中的非线性奥秘：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，时间序列分析作为一门重要的数据分析技术，广泛应用于金融、经济、气象、生物医学等众多领域。从金融市场中股票价格的波动预测，到气象领域对气候变化趋势的研究，再到生物医学中疾病传播规律的分析，时间序列分析都发挥着关键作用，为决策制定提供了有力的数据支持。

传统的时间序列分析主要依赖于线性分析方法，如移动平均、自回归等。这些方法基于数据之间存在线性关系的假设，在处理一些简单的时间序列数据时表现出一定的有效性。然而，在实际应用中，大量的时间序列数据呈现出复杂的非线性特征。以股票市场为例，股票价格不仅受到