对从过去到现在收集的数据和信息的顺序分析称为时间序列分析。时间序列数据具有高维、大容量、不断更新的特点。时间序列取决于各种因素,如趋势、季节性、周期和不规则的数据集,基本上是在时间上组织良好的一系列数据点。时间序列预测是机器学习的一个重要领域。有各种各样的预测问题是时间相关的,这些问题可以通过时间序列分析来处理。计算智能(CI)是未来几年发展中的一种计算方法。CI给出了根据给定要求对问题进行建模的可能性。它有助于为众多学科中出现的问题找到迅速的解决办法。这些方法模仿人类行为。CI的主要目标是开发智能机器,为现实世界的问题提供解决方案,这些问题无法建模或难以用数学建模。本书旨在涵盖时间序列的最新进展和CI在时间序列分析中的应用。

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时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
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