Posted on Categories:Time Series, 数据科学代写, 时间序列, 统计代写, 统计代考

# 统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|The SSNS Algorithm

avatest™

## avatest™帮您通过考试

avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！

•最快12小时交付

•200+ 英语母语导师

•70分以下全额退款

## 统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|The SSNS Algorithm

The SSNS algorithm includes four steps. In the first step, we partition the time-series horizontally into $k$ intervals of uniform width $w$ as given in (4.12)
$$w=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n-1}\left|x_{i+1}-x_i\right|$$
where $x_i$ and $x_{i+1}$ for $i=1$ to $n-1$ are consecutive points in the time-series. In case a partition is empty, we merge it with its immediate lower partition. This ensures that no partition is empty and thus, helps in capturing small transitions in the time-series. It may be noted that the lower-most and upper-most partitions being at the boundaries of the dynamic range $(=k \times w)$ of the time-series, includes at least one point. Next three steps of segmentation are transition labelling, window labelling and segment boundary determination. They directly follow from the definitions introduced above and are point-wise included in Pseudo Code 4.1.

## 统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Pre-processing of Temporal Segments

Pre-processing is a two-step process. The first step includes transforming the variable length segmented time-blocks into vectors of uniform (here, 10) length. This is undertaken by the following three sub-steps.

1. Join each pair of consecutive points in a segmented time-block by a straight line, thereby generating a piecewise linear curve.
2. Divide the entire duration of the segment into ten equal parts and mark the corresponding time-points.
3. Determine the ordinates for the marked points on the time-axis of the curve obtained in step 1.

The second step of pre-processing is required to normalize the range of the time-blocks. Let there be $l$ temporal segments in the time-series. Then a matrix $M$ of $(10 \times l)$ elements can be used to store the representation vectors of all the temporal segments, where the $i$ th column in $M$ corresponds to the $i$ th temporal segment. In order to scale the temporal segments we use Z-score standardization as shown in $(4.13)$
$$M_{i, j}=\frac{M_{i, j}-\operatorname{mean}(M, j)}{\operatorname{std}(M, j)}$$
where mean $(M, j)$ and $\operatorname{std}(M, j)$ are the mean and the standard deviation of the $j$ th column of matrix $M$ respectively. Z-score standardization scales the temporal segments to have a zero mean and a unit variance.

## 统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|The SSNS Algorithm

SSNS 算法包括四个步骙。在第一步中，我们将时间序列水平划分为 $k$ 等宽间隔 $w$ 如 (4.12) 中给出的
$$w=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n-1}\left|x_{i+1}-x_i\right|$$

## 统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Pre-processing of Temporal Segments

1. 用直线连接分段时间块中的每对连续点，从而生成分段线性曲线。
2. 将片段的整个持续时间分成十个相等的部分并标记相应的时间点。
3. 确定在步祭 1 中获得的曲线的时间轴上标记点的纵坐标。
预处理的第二步需要对时间块的范围进行归一化。让有 $l$ 时间序列中的时间段。然后是一个矩阵 $M$ 的 $(10 \times l)$ 元素可用于存储所有时间段的表示向量，其中 $i$ 第列 $M$ 对应于 $i$ 第时间段。为了缩放时间段，我们使用 $\mathrm{Z}$ 分数标 准化，如中所示 $(4.13)$
$$M_{i, j}=\frac{M_{i, j}-\operatorname{mean}(M, j)}{\operatorname{std}(M, j)}$$
哪里意思 $(M, j)$ 和 $\operatorname{std}(M, j)$ 是均值和标准差 $j$ 矩阵的第 列 $M$ 分别。 $\mathrm{Z}$ 分数标准化将时间段缩放为具有䨐均值 和单位方差。

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。