【ai】 时间序列分析的python例子
时间序列分析 :分析和理解随时间变化的数据序列
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在gcc的趋势滤波后，需要对排队延迟梯度进行检测及调整，参考的是一个阈值，
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调整阈值时就使用了时间序列分析技术：
时间序列分析是统计学和数据分析中的一种技术，用于分析和理解随时间变化的数据序列。时间序列数据具有时间上的依赖性，因此需要特别的处理方法。时间序列分析的主要目标是建模、预测和解释数据中的时间依赖结构。
- 时间序列分析的主要步骤包括：
指数平滑技术（Exponential Smoothing）
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指数平滑技术（Exponential Smoothing）是时间序列分析中的一种重要技术，主要用于平滑时间序列数据和进行短期预测。它的基本思想是通过对过去观测值赋予不同的权重来进行平滑，最近的观测值权重较大，远处的观测值权重较小。
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指数
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