根据时间序列的随机过程特性，可分为“平稳序列”(stationary) 与“非平稳序列”(non-stationary)两大类，需使用不同的计量方法。 时间序列数据,时间序列数据(time series data)是在不同时间上收集到的数据,这类数据是... 时间序列数据可分为平稳过程、去趋势平稳过程以及差分平稳过程等等很多种类。

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针对径流时间序列固有的强非线性和非平稳性特征，提出了一种将集合经验模式分解（EEMD）、样本熵 （SE）和正则化极限学习机（RELM）相结合的非平稳日径流预测方法（ES-RELM）。为充分提取径流序列的局 部信息以提高预测精度，利用EEMD-SE 将径流序列分解为一系列差异度明显的子序列，然后根据各子序列的迥 异特征构建了不同的RELM 模型对各子序列进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加从而得到最终预测结 果。将该模型应用于金沙江下游控制站屏山站的日径流预报中，与九种模型对比结果表明，该方法