上网行为监控系统剖析：基于 Java LinkedHashMap 算法的时间序列追踪机制探究
数字化办公蓬勃发展的背景下，上网行为监控系统已成为企业维护信息安全、提升工作效能的关键手段。该系统需实时记录并深入分析员工的网络访问行为，如何高效存储和管理这些处于动态变化中的数据，便成为亟待解决的核心问题。Java 语言中的LinkedHashMap数据结构，凭借其独有的有序性特征以及可灵活配置的淘汰策略，为上网行为监控系统提供了一种兼顾性能与功能需求的数据管理方案。本文将对LinkedHas....
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
1.程序功能描述 奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 clear; clo...
【优秀python算法毕设】基于python时间序列模型分析气温变化趋势的设计与实现
1 绪论 1.1 研究背景与意义 在气候变化日益受到全球关注的背景下，天气气温的变化已经对人们的生活各方面都产生了影响，人们在外出时大多都会在手机上看看天气如何，根据天气的变化来决定衣物的穿着和出行的安排。[1]如今手机能提供的信息已经十分精确，已经到了每个小时都有预测的温度和天气状况，还可以看到湿度，能见度，气压等实时信息。然而手机和各个天气网站提供的信息大多都是按星期和月，更长期的预测却...
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
【视频】时间序列分类方法：动态时间规整算法DTW和R语言实现
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22945 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 时间序列分类的动态时间扭曲 使用机器学习算法对时间序列进行分...
R语言中使用多重聚合预测算法（MAPA）进行时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10016 这是一个简短的演示，可以使用该代码进行操作。使用_MAPA_生成预测。 > mapasimple(admissions) t+1 t+2 t+3 t+4 t+5...
Copula 算法建模相依性分析股票收益率时间序列案例
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。 ...
Python预测 数据分析与算法 学习笔记（特征工程、时间序列）2
第4章 特征工程4.1特征变换特征变换通常是指对原始的某个特征通过一定规则或映射得到新特征的方法，主要方法包括概念分层、标准化、离散化、函数变换以及深入表达。4.1.1概念分层在数据分析的过程中，对于类别过多的分类变量通常使用概念分层的方法变换得到类别较少的变量，比如可以将年龄变量，其值为“1岁”“12岁”“38岁”等，变换成更高概念层次的值，如“儿童”“青年”“中年”等，其中每个值对应多个年龄....
Python预测 数据分析与算法 学习笔记（特征工程、时间序列）1
第3章 探索规律3.1 相关分析相关关系是一种与函数关系相区别的非确定性关系，而相关分析就是研究事物或现象之间是否存在这种非确定性关系的统计方法。相关分析按处理问题的不同,通常可分为自相关分析、偏相关分析、简单相关分析、互相关分析以及典型相关分析。其中自相关分析、偏相关分析适用于分析变量自身的规律;简单相关分析通常可分析任意两个等长数列间的相的相关性；而互相关分析则允许在一定的间隔下讲行简单相关....
【LSTM时序预测】基于北方苍鹰算法优化长短时记忆NGO-LSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）附Matlab完整代码和数据
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
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