Applied Time Series Analysis and Innovative Computing

تجزیه و تحلیل سری های زمانی کاربردی و محاسبات نوآورانه شامل تجزیه و تحلیل سری های زمانی کاربردی و پارادایم های محاسباتی نوآورانه، با مطالعات کاربردی مرزی برای مسائل سری زمانی بر اساس کارهای اخیر در محاسبات دانشگاه آکسفورد است. آزمایشگاه، دانشگاه آکسفورد، دانشگاه هنگ کنگ، و دانشگاه چینی هنگ کنگ. این مونوگراف زمانی تهیه شد که نویسنده در مقطع فوق دکترا در دانشکده مهندسی و علوم کاربردی هاروارد، دانشگاه هاروارد بود. این مقدمه ای سیستماتیک برای استفاده از پارادایم های محاسباتی نوآورانه به عنوان یک ابزار تحقیقی برای برنامه های کاربردی در تحلیل سری های زمانی ارائه می دهد. موضوعات پوشش داده شده شامل دامنه فرکانس، همبستگی، هموارسازی، پریودوگرام، خودرگرسیون، مدل‌های ARIMA، تجزیه و تحلیل تبعیض، تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی، تحلیل عاملی، تحلیل فوریه پویا، رگرسیون ضریب تصادفی، تبدیل فوریه گسسته، تبدیل فوریه گسسته، الگوریتم‌های محاسباتی مبتکرانه، الگوریتم‌های محاسباتی ابداعی، الگوریتم‌های محاسبه مبتکرانه، تحلیل عاملی و شبیه‌سازی، یکپارچه‌سازی سخت‌افزار، سیستم‌ها و شبکه‌ها، محاسبات شبکه، تجسم، طراحی و ارتباطات، برنامه‌های سری زمانی تجاری، برنامه‌های سری زمانی بیولوژیکی، و برنامه‌های سری زمانی نجومی. تجزیه و تحلیل سری های زمانی کاربردی و محاسبات نوآورانهوضعیت پیشرفت های فوق العاده ای را در تحلیل سری های زمانی کاربردی و پارادایم های محاسباتی نوآورانه ارائه می دهد و همچنین به عنوان یک مرجع عالی برای محققان و دانشجویان فارغ التحصیل که بر روی تحلیل سری های زمانی کاربردی کار می کنند عمل می کند. و پارادایم های محاسباتی نوآورانه.

Applied Time Series Analysis and Innovative Computing contains the applied time series analysis and innovative computing paradigms, with frontier application studies for the time series problems based on the recent works at the Oxford University Computing Laboratory, University of Oxford, the University of Hong Kong, and the Chinese University of Hong Kong. The monograph was drafted when the author was a post-doctoral fellow in Harvard School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University. It provides a systematic introduction to the use of innovative computing paradigms as an investigative tool for applications in time series analysis. Topics covered include Frequency Domain, Correlation, Smoothing, Periodogram, Autoregression, ARIMA Models, Discrimination Analysis, Clustering Analysis, Factor Analysis, Dynamic Fourier Analysis, Random Coefficient Regression, Discrete Fourier Transform, Innovative Computing Algorithms, Knowledge Extraction, Large Complex Databases, Modeling and Simulations, Integration of Hardware, Systems and Networks, Grid Computing, Visualization, Design and Communication, Business Time Series Applications, Biological Time Series Applications, and Astronomical Time Series Applications. Applied Time Series Analysis and Innovative Computing offers the state of art of tremendous advances in applied time series analysis and innovative computing paradigms and also serves as an excellent reference work for researchers and graduate students working on applied time series analysis and innovative computing paradigms.