_时间序列分析_预测与控制_
《时间序列分析》课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标本课程的目的是使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，让学生借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。
第一，通过这门课程的学习，培养学生对分析方法的理解，使学生初步掌握分析随机数据序列的基本思路和方法。
第二，通过这门课程的学习，使得学生能够运用时间序列分析知识和理论去分析、解决实际问题。
第三，通过这门课程的学习，提高学生利用时间序列的基本思想来处理实际问题，为后续学习打下方法论基础。
三、教学学时分配《时间序列分析》课程理论教学学时分配表《时间序列分析》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章时间序列分析简介（学时4）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解时间序列的定义，理解时间序列的常用分析方法，掌握随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关基本概念。
（二）教学重点与难点教学重点：时间序列的相关概念。
教学难点：随机过程、系统自相关性。
（三）教学内容第一节引言第二节时间序列的定义（拟采用慕课或翻转课堂）第三节时间序列分析方法1．描述性时序分析2．统计时序分析第四节时间序列分析软件第五节上机指导1．创建时间序列数据集2．时间序列数据集的处理本章习题要点：1、基本概念和特征；2、软件基本操作。
第二章时间序列的预处理（学时6）（拟采用慕课或翻转课堂）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解平稳时间序列的定义，理解平稳性和随机性检验的原理，掌握平稳性和随机性检验的方法。
（二）教学重点与难点教学重点：平稳时间序列的定义及统计性质。
教学难点：时间序列的相关统计量。
（三）教学内容第一节平稳性检验1．特征统计量2．平稳时间序列的定义3．平稳时间序列的统计性质4．平稳时间序列的意义5．平稳性的检验第二节纯随机性检验1．纯随机序列的定义2．白噪声序列的性质3．纯随机性的检验第二节上机指导1．绘制时序图2．平稳性与纯随机性检验本章习题要点：1、绘制给定时间序列的相关图；2、计算给定时间序列的相关统计量；3、检验序列的平稳性及纯随机性。
交通运输中的道路交通流量预测与控制
功能：实时监测道 路交通流量，提供 实时交通信息
组成：包括交通信 息采集、数据处理、 信息发布等环节
应用：用于交通流 量预测、控制和优 化，提高道路通行 效率
技术：包括大数据 分析、人工智能、 物联网等技术
道路封闭：在紧 急情况下，封闭 部分或全部道路 以减少交通流量
交通管制：通过 设置交通标志、 信号灯等手段对 车辆行驶进行限 制和管理
限速措施：根据 道路状况和交通 流量，限制车辆 行驶速度以降低 事故风险
紧急救援：建立 应急救援队伍， 在发生交通事故 或其他紧急情况 时迅速响应并处 理
实时监测道路交通流量，优化交通 信号灯控制
评估交通政策效果，调整交通管理 策略
添加标题
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预测交通拥堵，提前制定疏导措施
提高公共交通服务水平，引导市民 选择绿色出行方式
政策支持：政府出台相关政策，鼓励企业、高校、科研机构等开展跨领域合作与创新
社会需求：随着城市化进程的加快，交通流量预测与控制的需求日益增长，需要跨领域合作与创新来满足这一需 求
汇报人：
,
汇报人：
01
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02
04
时间序列分析法：通过历史数据预测未来流 量
神经网络预测法：利用神经网络模型进行预 测
卡尔曼滤波预测法：通过状态空间模型进行 预测
贝叶斯网络预测法：利用贝叶斯网络进行预 测
遗传算法预测法：通过遗传算法进行优化预 测
模糊逻辑预测法：利用模糊逻辑进行预测
基于历史数据的预测模型：利用历史数据建立预测模型，如ARIMA模型、神经网络模型等 基于实时数据的预测模型：利用实时数据建立预测模型，如卡尔曼滤波器、贝叶斯网络等
计量地理知识总结
计量地理知识总结第一章：一早期计量运动的三种学派1衣阿华的经济派代表人物：舍弗尔、麦卡尔蒂。
研究对象：着重探讨经济区位现象间相互内在联系及其组合类型。
特点：重视相关分析和回归分析统计方法在地理学中的应用2威斯康星的统计派。
代表人物：威弗尔、罗宾逊、东坎和仇佐里特点：以经典著作《统计地理学》为代表作，主要特征是发展和应用统计分析方法。
3普林斯顿的社会物理学派。
代表人物：司徒瓦特(J.Q. Stewart)。
特点：该派把物理学原理应用于社会现象的研究之中，发展了理论地理学中的引力模型、位势模型、空间相互作用模式。
二、计量运动的飞速发展：1加里森，第一本《计量地理学》教材，2美国区域科学协会组织了大量的学术活动，编辑出版了《区域科学年鉴》，该协会成为美国计量运动的源地之一。
3瑞典学者哈格斯特朗积极组织瑞典和美国的地理学家交流学术思想，大大促进了计量运动向全世界的扩散。
三、计量地理学的发展阶段第一阶段初期阶段（20世纪50年代末到60年代末期）把统计学方法引入地理学研究领域，构造一系列统计量来定量地描述地理要素的分布特征，应用各种概率分布函数、方差等简单的统计特征回归分析方法。
第二阶段中期阶段（20世纪60年代末期到70年代末期）多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用。
以电子计算机技术为手段，许多地理学家熟练地掌握了多元统计方法，具备了分析多因素、复杂结构和动态特征等复杂地理问题的能力。
第三阶段成熟和发展阶段（20世纪70年代末期开始到80年代末期）系统理论、系统分析方法、系统优化方法、系统调控方法等被引进了地理学研究领域，促进了地理学向着更加严密的理论结构和现代化方向发展.第四阶段计量地理计算地理（20世纪90年代初至今）地理计算，以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具，对“整体”、“大容量”资料所表征的地理问题实施高性能计算，探索构筑新的地理学理论和应用模型。
四、数学方法及用途：1相关分析：分析地理要素之间的相关关系。
基于ARIMA模型的城市交通流量预测与控制
基于ARIMA模型的城市交通流量预测与控制城市交通流量预测与控制是现代城市规划和管理中的重要问题。
随着城市化的进程和人口的不断增长，交通拥堵已成为城市发展面临的主要挑战之一。
针对这一问题，利用时间序列分析中的ARIMA模型可以对城市交通流量进行准确预测，并为交通管理决策提供有力支持。
ARIMA模型是一种基于时间序列的统计模型，广泛应用于经济、金融、气象等领域的预测和分析中。
其核心思想是通过对时间序列的历史数据进行分析，识别出其中的趋势和季节性成分，并利用这些信息进行未来的预测。
在城市交通流量预测中，ARIMA模型可以通过分析历史的交通流量数据，捕捉其中的周期波动、趋势演变和季节性变化，从而预测未来的交通流量。
通过合理地选择ARIMA模型的参数，可以准确地描述和预测交通流量的变化趋势。
这对于城市交通的规划和管理具有重要意义。
首先，ARIMA模型可以帮助交通管理部门预测城市交通流量的变化趋势和周期波动。
通过对历史数据的回归分析，可以确定ARIMA模型中的自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)的阶数，从而准确地描述交通流量的变化规律。
基于该模型，交通管理部门可以提前制定相应的交通调控措施，以应对未来交通流量的变化。
例如，在交通高峰期采取交通限行、交通信号优化等措施，可以有效缓解交通拥堵，提高交通效率。
其次，ARIMA模型还可以帮助交通管理部门预测城市交通流量的季节性变化。
城市交通流量往往呈现出明显的季节性特征。
比如，节假日期间和工作日的交通流量存在较大的差异。
利用ARIMA模型可以对这种季节性的变化进行预测，交通管理部门可以据此制定针对性的交通调控策略。
例如，在假期期间增加公共交通的运力，加强周边道路的管控，可以更好地适应交通流量的变化。
此外，ARIMA模型还可以用于判断城市交通流量的异常情况。
在交通管理中，突发事件（如事故、道路施工等）可能会导致交通流量的异常波动。
利用ARIMA模型，可以建立交通流量的上下限模型，当实际流量超出这些限制时，可以发出预警信号，交通管理部门可以及时采取相应的应急措施，以保障交通的安全和畅通。
时间序列分析简介
时间序列分析简介
1.1 时间序列分析的历史发展
描述性时序分析阶段 基本概念推动着统计性时序分析的初步发展 频域分析的发展 时域分析的发展
描述性时序分析阶段
时间序列分析在早期的自然科学中发挥着重要作用： 最早可以追溯到７０００年前古埃及人对尼罗河涨落情 况的长期观察和记录，他们发现，在天狼星第一次和太 阳同时升起后的两百天左右尼罗河开始泛滥，洪水大约 持续七、八十天，此后土地肥沃、适于农业种植； 巴比伦天文学家根据星星和卫星相对位置的数据序列预 测天文学事件，对卫星运动的观察是开普勒三大定律的 基础； 德国业余天文学家、药剂师施瓦贝经过几十年的观察和 记录，最终发现了太阳黑子活动有十一年左右的周期性 规律；
尤尔的出发点是“根据时间序列数据， 统计学家为什么经常会得到一些奇怪的 相关？”，他否定了变量是时间的函数， 而认为变量不是与时间相关，时间也不 是因果因素．以此为基础，1927年，在 研究沃尔夫太阳黑子数、探讨受扰动序 列的周期时，Yule首创AR(2)模型和AR(4) 模型。1931年，沃克推广到AR(S).
随机序列:按时间顺序排列的一组随机变量
, X 1 , X 2 , , X t ,
观察值序列:随机序列的 n 个有序观察值，称之 为序列长度为 n 的观察值序列
x1 , x 2 , , x t
随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
时域分析的发展
1877年，生物学家高尔顿在研究甜豌豆亲、子代种 子间的关系时，首次提出了回归与相关系数的概念， 此后，高尔顿、埃奇沃思和皮尔逊继续深入探讨样 本相关系数，创造了相关面和回归折线定量推断优 生学问题，但当统计学家把这些技术应用到时间序 列数据时，暴露的问题引发了对时间相关性的讨 论．英国统计学家尤尔正是出于对时间相关问题的 困惑，最终创立了平稳线性自回归模型，开辟了时 间序列时域分析的现代发展。
《应用时间序列分析》教学大纲
《应用时间序列分析》课程教学大纲课程代码：090541040课程英文名称：Applied Time Series Analysis课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：应用统计学专业大纲编写时间： 2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业必修课。
时间序列分析是应用统计学业的一个重要分支，是利用随机方法分析随机时间变化的随机数据序列的统计规律性，其内容包括构建模型，参数估计及最佳预测与控制等。
时间序列分析在经济学、社会科学领域以及自然科学领域均得到了十分广泛的和。
课程是为使学生掌握时间序列分析的基本知识和基本方法，培养学生运用时间序列分析的知识和方法来分析、拟合及预报时间序列的基本能力，并为实际问题的解决提供有效的方法。
学好时间序列分析已成为对统计学专业本科生的基本要求，同时也将为学生后续的学习与实践打下重要的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1．基本知识：掌握时间序列分析的基本原理，基本模型。
2．基本方法：利用时间序列的基本原理和模型，分析的基本方法。
3．基本技能：要求学生能在真实案例中了解时间序列分析的常用软件。
（三）实施说明1．教学方法：为了从统计学的整体上更好地认识和把握时间序列分析的基本原理、主要方法、应用技术和重要意义，教学中应注意思想方法的解释和学生基础情况的把握，处理好抽象与具体，收集与整理、描述与数据分析，理论与实践的关系。
采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性，培养学生的创新能力。
2．教学手段：本课程从技术与应用出发，在教学中采用CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
（四）对先修课的要求本课的先修课程：概率论与数理统计。
要求学生取得概率论与数理统计课程学分。
时间序列数据处理
时间序列数据处理时间序列数据指的是按照时间顺序排列的一系列数据，例如股票价格、气温、人口数量等。
这些数据通常是连续的、周期性的，具有一定的趋势和周期性规律。
时间序列数据的处理是许多领域的重要问题，例如金融、气象、交通等。
在这些领域，人们需要对时间序列数据进行分析、预测和控制，以便更好地理解和利用这些数据。
本文将介绍时间序列数据处理的基本概念、方法和应用。
一、时间序列数据的基本特征时间序列数据具有以下基本特征：1. 连续性：时间序列数据是按照时间顺序排列的，具有连续性，相邻数据之间通常存在一定的相关性。
2. 周期性：时间序列数据通常具有一定的周期性，例如股票价格会受到季节性和周期性因素的影响。
3. 趋势性：时间序列数据通常具有一定的趋势性，例如股票价格在长期内可能呈现上升或下降趋势。
4. 随机性：时间序列数据通常受到各种随机因素的影响，例如股票价格受到市场情绪、政策变化等因素的影响。
5. 非平稳性：时间序列数据通常是非平稳的，即其均值、方差等统计特征可能随时间发生变化。
二、时间序列数据的预处理时间序列数据的预处理包括数据清洗、平滑和差分等步骤。
1. 数据清洗：时间序列数据通常存在缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗，以保证数据的可靠性和准确性。
2. 平滑：时间序列数据通常存在噪声、波动等问题，需要进行平滑处理，以便更好地观察其趋势和周期性规律。
3. 差分：时间序列数据通常是非平稳的，需要进行差分处理，以便更好地观察其趋势和周期性规律。
三、时间序列数据的分析时间序列数据的分析包括描述统计分析、频域分析和时域分析等步骤。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对时间序列数据进行基本的统计特征分析，例如均值、方差、偏度、峰度等。
2. 频域分析：频域分析是对时间序列数据进行傅里叶变换等频域分析，以便更好地观察其周期性规律和频率分布特征。
3. 时域分析：时域分析是对时间序列数据进行自相关、偏自相关等时域分析，以便更好地观察其趋势和周期性规律。
统计学必读书目
统计学必读书目1、商务与经济统计/David R.Anderson等著，机械工业出版社，20062、抽样技术/W.G.科克伦著，中国统计出版社，19853、时间序列分析：预测与控制/Geonrge E.P.Box等著，中国统计出版社，19974、应用线性回归/S.Weisberg著，中国统计出版社，19985、统计推断/雷奥奇.卡塞拉等著，机械工业出版社，20066、统计学/ （美）Gudmund R.I versen,Mary Gergen, 高等教育出版社；施普林格出版社7、Statisitcs/Davie S.Moore,W.H>Freeman8、统计与真理/ C.R.劳, 科学出版社9、. 统计陷阱/[美] 达莱尔·哈夫,上海财经大学出版社10、统计学方法与数据分析引论(上下)/ R.L.奥特(R.Lyamn Ott),] M.朗格内克(Michael Longnecker), : 科学出版社11、张尧庭方开泰.多元统计分析引论.科学出版社，200312、调查中的非抽样误差/[美]J.T.Lessier著金勇进译.,中国统计出版社（1997）13、21世纪统计三大新题初探/李成瑞,中国统计出版社（2002）14、中国国民经济核算与宏观经济问题研究/许宪春.,中国统计出版社（2003）15、统计学的世界-第五版/[美]戴维.穆尔,中信出版社，2003年；16、管理统计学/缪柏其,中国科学技术大学出版社，2002年；17、数据挖掘/[美] MicchaelJ·A·Berry等袁卫等译,中国人民大学出版社，2004年；18、抽样调查理论与方法/冯士雍主编,中国统计出版社,19、Statistics for Business and Economics（第7版） /David R Anderson.,机械工业出版社；20、Business Statistics by Example/[美]Terry Sincich.清华大学出版社，2001年；21、金融统计分析/张彦云,中国金融出版社，2002；22、理论计量经济学/童恒庆，科学出版社，2005.0923、实验设计分析/[美]Douglas C·Montgomery,汪仁官等译.,中国统计出版，1998年；24、探索性数据分析/[美]Dvid C·Hoaglin等，陈忠琏等译.,中国统计出版社，1998年；25、应用经济学研究方法论（第2版）/[美]唐埃思里奇著朱钢译.,经济科学出版社（2007）26、 Statistical decision theory and Bayesion analysis, 2nd edition,/J. O. Berger, Springer-Verlag, New York, 1985. 中译本：贾乃光译，统计决策理论和贝叶斯分析，中国统计出版社，1988年；27、JMathematical Statistics and Data Analysis/ohn A. Rice.,publishing by China Machine Press；28、Introduction to Probability Models, Ninth Edition,/Sheldon Ross.Univ. of Southern California, Los Angeles,。
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《时间序列分析:预测与控制》
原著名:T imes Ser ies Analysis:Fo recasting and Contr ol(T hir d Edition)
原著作者:[美]G eor g e E.P.Bo x[英]Gw ilym M.Jenkins[美]G reg or y C.R einsel
主译人员:顾岚
校译人员:范金城
文献标识码:E
书评:看摆在面前的这本书,由中国统计出版社出版的现代外国统计学优秀著作译丛:“时间序列分析——预测与控制”,我深深地被打动了。
虽然,我没有可能见过该书的作者,也没有可能亲耳聆听几位统计学大家的教诲,但看到翻译的这本书,如同听到了他们娓娓的阐述,仿佛看到了他们在形象地演示。
时间序列分析,有那么多不易理解的名词概念,有那么多复杂、纷繁的公式,一般人看起来常常感觉头痛,而三位作者却以极其通俗的语言,运用大量的实例,深入浅出而形象地阐明时间序列分析的精髓,使读者免去过多数学公式推导证明的繁杂,而很快掌握实践的技巧。
这对于不是专门从事时间序列分析理论研究的读者来说,实在是一件幸事。
这对于应用统计方向的学生来说,也是一本极好的教材。
由于阐述的精练、简捷,作为教材,也为教师讲授留有了很大的空间。
对于应用统计方向的学生来说,学会运用各种统计方法分析研究现实的经济与社会问题,是至关重要的。
该书不仅在阐述内容时注意运用实例,书后所配习题也侧重于培养学生运用的能力。
该书是为应用统计方向学生开设时向序列分析课程的一本很好的范例教材。
只是可惜书的订价太高,对于一般学生来说是难以承受的。
另外很遗憾的是书中仍有一些印刷错误。
这对于初学者来说,无疑会增加一些理解上的困难。
无论怎样,应该感谢全国统计教材编审委员会,感谢译丛专家委员会,感谢为这本书的引进、翻译、出版辛勤工作过的各位同仁,为广大读者,为应用统计方向的学生奉献了这么好的一本书。
它必将推进时间序列分析的普及与发展,特别是时间序列分析在经济与社会中的应用。
中国人民大学 统计学系 易丹辉。