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非平稳时间序列预测与数据增强算法的研究摘要
非平稳时间序列预测与数据增强算法的研究
摘要
时间序列是研究复杂系统随时间演变行为的重要工具，它在描述变化趋势、
发现规律与周期性、预测未来走向以及数据挖掘与模式识别等方面具有高度意义。
包括股票市场预测、气象预测、能源需求预测、交通流量预测、销售预测以及疾
病爆发预测等领域。然而，在时间序列预测领域存在两个问题：样本稀缺性和非
平稳特性。
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