Phân tích chuỗi thời gian mô tả, giải thích và dự đoán những thay đổi trong một hiện tượng theo thời gian. Mọi người đã sử dụng các kỹ thuật bổ sung một chiều không gian đặc biệt cho loại phân tích này. Các ứng dụng chính của phân tích không gian thời gian bao gồm dự báo dịch bệnh, phân tích sự phát triển của tình trạng giao thông trong mạng lưới đô thị và dự báo/dự báo ngược rủi ro kinh tế như những rủi ro liên quan đến giá nhà thay đổi và sự xuất hiện của các sự kiện nguy hiểm. Cuốn sách này bao gồm các đóng góp từ các nhà nghiên cứu, học giả và chuyên gia về lý thuyết, mô hình và ứng dụng mới nhất cho nghiên cứu liên ngành và đa ngành bao quanh các ngành khoa học máy tính, toán học, thống kê, địa lý, v.v. trong phân tích chuỗi thời gian và dự báo/dự báo ngược.

Abstract:

Time series analysis describes, explains, and predicts changes in a phenomenon through time. People have utilized techniques that add a distinctive spatial dimension to this type of analysis. Major applications of spatiotemporal analysis include forecasting epidemics, analyzing the development of traffic conditions in urban networks, and forecasting/backcasting economic risks such as those associated with changing house prices and the occurrence of hazardous events. This book includes contributions from researchers, scholars, and professionals about the most recent theory, models, and applications for interdisciplinary and multidisciplinary research encircling disciplines of computer science, mathematics, statistics, geography, and more in time series analysis and forecasting/backcasting.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Rocha, Jorge (editor), Viana, Cláudia M. (editor), Oliveira, Sandra (editor)
Thông tin nhan đề:	Time Series Analysis: Recent Advances, New Perspectives and Applications
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/140353
Mô tả vật lý:	298p.
Năm xuất bản:	2024