1) time series decomposition for trend
时间序列趋势分解
3) the time series model with deterministic trend
趋势时间序列模型
6) trend series
趋势序列
1.
It decomposes at first a time series into a trend part and some detail parts using the EMD,and then divides all trend series into two sets: training sets and testing sets.
先利用经验模式分解实现时间序列趋势的提取,再把所有的趋势序列分成训练集和测试集2个部分。
2.
After clustering the transformed trend series, rough similar time series will be obtained.
首先将时间序列经EMD分解成细节部分和趋势部分,对低频趋势部分的序列数据进行线性分段近似表示,完成对序列数据的压缩,并将其变换成一种0-1串的形式,以适应趋势序列的快速匹配;然后通过对趋势序列模式聚类,达到对序列的粗匹配;最后对粗匹配的序列进行距离计算,从而获取细匹配的模式·实验结果表明该算法是有效的
补充资料：分解时间
分子式：
CAS号：
性质：又称分解时间。在石墨炉原子吸收试样灰化阶段,除选择最佳灰化温度外,还要选择合适的灰化时间,以便使伴生组分在灰化阶段挥发和分解掉。根据阶梯或斜坡方式不同,灰化时间又分成斜坡和保持时间两个阶段进行设定。
CAS号：
性质：又称分解时间。在石墨炉原子吸收试样灰化阶段,除选择最佳灰化温度外,还要选择合适的灰化时间,以便使伴生组分在灰化阶段挥发和分解掉。根据阶梯或斜坡方式不同,灰化时间又分成斜坡和保持时间两个阶段进行设定。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条