多维时间序列预测和单维时间序列预测的区别
时间: 2024-06-17 20:05:01
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多维时间序列预测和单维时间序列预测的区别在于数据的维度。单维时间序列预测是指只有一个变量随时间变化的情况,例如股票价格、气温等。而多维时间序列预测是指有多个变量随时间变化的情况,例如股票价格和交易量、多个城市的气温等。
在单维时间序列预测中,我们只需要考虑一个变量的历史数据和趋势来预测未来值。而在多维时间序列预测中,需要考虑多个变量之间的关系和影响,通常使用更复杂的模型来建立它们之间的关联,例如VAR(向量自回归)模型、VARMA(向量自回归移动平均)模型、VECM(向量误差修正模型)等。
相关问题
单维时间序列异常检测 matlab 代码
以下是一个基于z-score方法的单维时间序列异常检测的Matlab代码示例:
```matlab
% 生成随机时间序列数据
data = randn(1, 1000);
% 计算均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);
% 计算z-score
zscore = abs((data - mu) / sigma);
% 设置异常点的阈值
threshold = 3;
% 找出所有的异常点
outliers = find(zscore > threshold);
% 绘制时间序列和异常点
plot(data)
hold on
scatter(outliers, data(outliers), 'ro')
这段代码首先生成了一个长度为1000的随机时间序列数据,然后计算了这个时间序列的均值和标准差,并计算了每个数据点的z-score。接着设置了一个阈值,将z-score大于阈值的数据点标记为异常点,并将这些异常点在时间序列图上用红色