多维数据分析原理与应用实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:姚家奕

出品人:

页数:159

译者:

出版时间:2007-6

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787121043796

丛书系列:

图书标签:

• 多维数据分析
• 数据挖掘
• 数据可视化
• 实验教程
• 高等教育
• 统计分析
• 数据科学
• Python
• R语言
• 数据处理

《时空序列模型与预测技术》 内容简介 本书旨在系统性地介绍时空序列数据分析的理论基础、核心模型及其在实际问题中的应用。随着大数据时代的到来，我们面临的数据类型日益复杂，其中蕴含着丰富的时间和空间关联信息。如何有效地挖掘和利用这些信息，进行精准的预测和决策，成为科学研究和工程应用中的重要课题。《时空序列模型与预测技术》将带领读者深入理解这一领域的关键概念、前沿方法和实践技巧。 第一部分：时空序列数据基础与预处理 本部分首先阐述了时空序列数据的基本概念、特点及其重要性。我们将详细介绍时空序列数据与传统时间序列数据、空间数据在建模上的根本差异，强调其固有的时序依赖性和空间自相关性。在此基础上，我们将深入探讨时空序列数据的采集、存储、表示以及数据质量评估等问题，并提供行之有效的预处理技术。这包括： 数据采集与表示： 讨论不同来源的时空序列数据（如气象观测、交通流量、社交媒体签到、传染病传播等）的采集方式，以及如何将其有效地组织和表示，包括点状观测、栅格数据、网络连接数据等。 数据清洗与缺失值处理： 介绍识别和处理时空序列数据中噪声、异常值和缺失值的常用方法，如基于统计学的方法、插值技术（时间插值、空间插值、时空联合插值）以及机器学习驱动的填充方法。 特征工程： 探索如何从原始时空序列数据中提取有意义的特征，以提高模型性能。这包括时间窗口特征（如移动平均、滞后项）、周期性特征（如日、周、年周期）、趋势特征、空间邻域特征（如基于地理距离、网络距离的聚合统计量）以及外部协变量的引入。 时空数据可视化： 强调可视化在理解时空序列数据模式、检测异常和评估模型结果中的作用，介绍多种可视化技术，如散点图、折线图、热力图、地理信息系统（GIS）可视化、动态可视化等。 第二部分：经典时空序列建模方法 本部分将系统介绍一系列经典的时空序列建模方法，从基础的统计模型到更复杂的模型。我们将详细讲解这些模型的原理、数学表达、优缺点以及适用场景。 时间序列分析基础回顾： 简要回顾ARIMA、SARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，为理解时空序列模型奠定基础，并讨论这些模型如何扩展以处理空间信息。 空间自回归模型（SAR）： 详细介绍SAR模型，分析空间权重矩阵的构建方法（如固定距离、K近邻、共享边界等），理解空间依赖性如何影响变量的取值。 时空自回归移动平均模型（STARIMA）： 结合SAR和ARIMA模型，介绍STARIMA模型，解析其如何同时捕捉时间和空间上的自相关性。 时空统计模型： 介绍基于高斯过程、谱分析等方法的时空统计模型，探讨如何在连续的时空域上进行建模。 格点数据建模： 针对栅格化时空序列数据，介绍如向量自回归（VAR）、状态空间模型等格点建模方法，分析其在气象、遥感等领域的应用。 第三部分：深度学习在时空序列分析中的应用 随着深度学习技术的飞速发展，其在处理复杂时空序列数据方面展现出强大的能力。本部分将重点介绍主流的深度学习模型及其在时空序列预测中的应用。 卷积神经网络（CNN）在时空序列中的应用： 讲解如何将CNN应用于捕捉时空序列数据的空间局部特征，并结合卷积核的滑动来学习时空模式，例如，在图像序列分析、交通流量预测中的应用。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）： 详细介绍RNN及其在处理时序依赖性方面的优势，重点讲解LSTM和GRU如何有效解决梯度消失/爆炸问题，并分析其在序列预测、自然语言处理等领域的应用。 图神经网络（GNN）在时空序列分析中的应用： 介绍GNN如何处理非结构化、非欧几里得数据的时空关系，重点讲解其在交通网络、社交网络、城市计算等场景中的应用，如交通流量预测、疫情传播模拟等。 时空图神经网络（STGNN）： 深入探讨如何将图结构和时空信息融合，构建更强大的时空图神经网络模型，如Graph WaveNet、STGCN等，并分析其在解决复杂时空依赖性问题上的优势。 注意力机制与Transformer模型： 介绍注意力机制如何让模型聚焦于时空序列数据中的关键部分，并讲解Transformer模型在时空序列预测中的潜力，分析其在长距离依赖建模方面的优势。 混合模型与端到端学习： 探讨如何结合不同深度学习模型的优点，构建混合模型，以及实现端到端的时空序列预测。 第四部分：时空序列预测技术与评估 本部分将聚焦于时空序列预测的实际操作，包括预测方法、模型评估以及性能优化。 预测任务类型： 区分点预测、区间预测、概率预测等不同类型的预测任务，并探讨各种预测方法的适用性。 模型评估指标： 详细介绍常用的时空序列预测模型评估指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、R-squared等，并分析其在不同场景下的优劣。 模型训练与调优： 讨论模型训练过程中的关键技术，如损失函数选择、优化器选择、学习率调整、正则化技术、早停策略等。 超参数优化： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数优化技术，以找到最优的模型配置。 模型集成： 探讨模型集成技术（如Bagging, Boosting, Stacking）如何提高预测的鲁棒性和准确性。 可解释性与可信度： 讨论如何提升时空序列预测模型的解释性，以及如何评估和提高模型的可靠性。 第五部分：时空序列分析的实际应用案例 本部分将通过丰富的实际应用案例，展示时空序列模型与预测技术在各个领域的威力。 交通流量预测： 分析如何利用历史交通流量数据、天气信息、节假日等因素，构建时空序列模型，预测未来交通状况，优化交通管理。 气象预测与气候建模： 介绍时空序列模型在天气预报、极端天气事件预测、气候变化趋势分析等方面的应用。 传染病传播预测： 探讨如何利用疫情数据、人口流动信息、社交媒体数据等，预测传染病的传播路径和规模，辅助公共卫生决策。 环境污染监测与预测： 分析时空序列模型在空气质量、水质、噪声污染等环境指标预测中的应用。 经济与金融市场分析： 探讨时空序列模型在股票价格预测、房地产市场趋势分析、消费行为预测等方面的应用。 城市计算与智慧城市： 介绍时空序列模型在城市热岛效应分析、犯罪率预测、能源消耗预测、公共服务优化等方面的应用。 结论与展望 本书最后将对时空序列分析的现状进行总结，并展望未来的发展方向，包括模型的可解释性、实时性、鲁棒性、联邦学习在时空序列分析中的应用、以及与其他学科交叉融合的潜力。 《时空序列模型与预测技术》适合于计算机科学、统计学、地理学、环境科学、交通工程、公共卫生等领域的学生、研究人员以及从业人员。通过阅读本书，读者将能够掌握时空序列数据的分析方法，理解前沿模型的原理，并能够将所学知识应用于解决实际问题。

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