时间序列的成分主要有
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发布时间：2023-07-21 06:57
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时间：2024-10-25 13:40
时间序列的成分主要有(ABDE)。
A. 长期趋势
B. 循环波动
C. 优先变动
D. 季节比率
E. 不规则变动
时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场未来的发展变化趋势，确定市场预测值。
时间序列分析法的主要特点，是以时间的推移研究来预测市场需求趋势，不受其他外在因素的影响。不过，在遇到外界发生较大变化，如国家*发生变化时，根据过去已发生的数据进行预测，往往会有较大的偏差。
时间序列分析(Time series analysis)是一种应用于电力 、电力系统的动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。一般用于系统描述、系统分析、预测未来等。
根据历史统计资料，总结出电力负荷发展水平与时间先后顺序关系的需电量预测方法。有简单平均法、加权平均法和移动平均法等。
