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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