精品文档---下载后可任意编辑摘要：通过对数据一系列处理，运用三阶自回归 AR（3）模型拟合 gps 坐标时间序列，由于gps 坐标时间序列数据之间的相关关系，且历史数据对未来的进展有一定影响，并对未来的电力增长进行预测。理论准备：拿到一个观测值序列之后，首先要推断它的平稳性，通过平稳性检验，序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类。假如序列值彼此之间没有任何向关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的进展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列，从统计分析的角度而言，纯随机序列式没有任何分析价值的序列。假如序列平稳，通过数据计算进行模型拟合，并利用过去行为对将来的进展预测，这是我们所期望得到的结果。可采纳下面的流程操作。关键字：gps 坐标时间序列 时间序列分析 数据 预测一、前言GPS 坐标时间序列分析原来是“概率论与数理统计”领域当中的一个重要分支，其中有国际著名的学术杂志“时间序列分析”。由于在过去的二十几年当中，时间序列分析方法在经济学的定量分析当中获得了空前的成功应用，因此所出现的“时间序列计量经济学”已经成为了“实证宏观经济学”的同意语或者代名词。由此可见，作为宏观经济讨论，甚至已经涉及到微观经济分析，时间序列分析方法是十分重要的。时间序列分析方法之所以在经济学的实证讨论中如此重要，其主要原因是经济数据大多具有时间属性，都可以根据时间顺序构成时间序列，而时间序列分析正是分析这些时间序列数据动态属性和动态相关性的有力工具。从一些典型的讨论案例中可以看出，时间序列分析方法在揭示经济变量及其相关性方法取得了重要进展。目前关于时间序列分析的教科书和专著很多。仅就时间序列本身而言的理论性论著也很多，例如本课程主要参考的 Hamilton 的“时间序列分析”，以及 Box 和 Jankins 的经典性论著“时间序列分析”；近年来出现了两本专门针对经济学和金融学所编写的时间序列专著，这也是本课程主要参考的教材。另外需要注意的是，随着平稳性时间序列方法的成熟和解决问题所受到的局限性的暴露，目前讨论非平稳时间序列的论著也正在出现，其中带有结构性特征的非平稳时间序列分析方法更是受到了广泛重视。二、本实验采纳 2000-01~2024-11 月 gps 坐标时间序列数据做时间序列分析模型，数据如下：5.4%8.8%13.4%15.3%8.5%13.1%7.1%7.4%15.2%6.9%9.6%15.5%12.8%15.4%15.5%12.5%-3.2%14.8%13.5%6.2%15.6%10.6%10....
