动态模态分解 DMD | 做高维时间序列数据短时预测
通过这篇博客您将收获:
- 熟悉动态模态分解(DMD)的关键原理和重要的数学推导;
- 掌握利用 DMD 做多元时间序列预测任务的技术;
- 相关的有价值的资料分享,用于补充学习和拓展。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
文章目录
- 一、DMD 原理
- 二、多元时间序列预测实践
一、DMD 原理
动态模态分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD) 是 Peter Schmid 在 2008 年开发的一种数据驱动的降维算法(论文发表于 2010 年,见 [1,2]),它与矩阵分解(Matrix Decomposition)和主成分分析(PCA)算法类似。
动态模态分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)最早是被
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