時間序列分析?時間序列分析(Time-Series Analysis)是指将原來的銷售分解為四部分來看——趨勢、周期、時期和不穩定因素，然後綜合這些因素，提出銷售預測強調的是通過對一個區域進行一定時間段内的連續遙感觀測，提取圖像有關特征，并分析其變化過程與發展規模當然，首先需要根據檢測對象的時相變化特點來确定遙感監測的周期，從而選擇合适的遙感數據，今天小編就來聊一聊關于時間序列分析?接下來我們就一起去研究一下吧!
時間序列分析
時間序列分析(Time-Series Analysis)是指将原來的銷售分解為四部分來看——趨勢、周期、時期和不穩定因素，然後綜合這些因素，提出銷售預測。強調的是通過對一個區域進行一定時間段内的連續遙感觀測，提取圖像有關特征，并分析其變化過程與發展規模。當然，首先需要根據檢測對象的時相變化特點來确定遙感監測的周期，從而選擇合适的遙感數據。
特點：簡單易行，便于掌握，但準确性差，一般隻适用于短期預測。
基本原理：一是承認事物發展的延續性。應用過去數據，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的随機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對曆史數據進行處理。
基本思想：根據系統的有限長度的運行記錄（觀察數據），建立能夠比較精确地反映序列中所包含的動态依存關系的數學模型，并借以對系統的未來進行預報。
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