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本書致力於時序預測技術創新，試圖構建一個具有廣泛適用性與高預測精度的預測方法論。針對預測模型具有各自的資料針對性與優劣勢，本書創新性提出了"資料特徵驅動"思想，旨在充分考慮研究樣本的資料特徵，相應設計與之相匹配的預測方法。在此基礎上，本書將新思想與複雜系統前沿分析技術"先分解後集成"思想相結合，提出了一個新的複雜時序預測方法論--"資料特徵驅動分解集成方法論"。"資料特徵驅動分解集成方法論"以基於"先分解後集成"思想的分解集成模型為分析框架，包括時序分解、模態預測與集成預測3個主要步驟；並以"資料特徵驅動"思想為建模依據，試圖緊扣研究樣本的資料特徵，設計相應的分技術--時序分解技術、模態預測技術與集成預測技術。新方法論緊扣研究樣本的資料特徵，不限於特定的研究領域，具有廣泛的適用性，為複雜資料分析特別是複雜時序預測提供了一個新的研究視角。
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