时间序列归一化与反归一化

时间序列归一化是将时间序列数据转换为特定范围内的标准化数据的过程。常用的归一化方法包括利用最大值和最小值进行线性归一化，利用窗口内的极大值和极小值进行归一化，以及自适应归一化等方法。

归一化的目的是为了消除时间序列数据之间的幅值差异，使得数据在统一的范围内进行比较和分析。归一化后的时间序列数据通常在-1至1之间，正常值的幅值在这个范围内，而异常值的幅值则远大于1，这有助于更容易地发现和分析异常模式或者异常值。

反归一化是将归一化后的数据重新转换回原始的数据范围。反归一化的目的是为了恢复数据的原始分布和幅值。在进行反归一化时，需要使用相同的归一化方法和参数，以确保数据的一致性。具体的反归一化方法可以根据归一化方法的定义进行推导和实现。

总结起来，时间序列归一化是将时间序列数据转换为特定范围内的标准化数据的过程，其目的是消除幅值差异，便于比较和分析。反归一化则是将归一化后的数据重新转换回原始的数据范围，恢复数据的原始分布和幅值。具体的归一化方法和反归一化方法可以根据实际需求和数据特征进行选择和实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [时间序列的归一化方法](https://blog.csdn.net/weixin_30783913/article/details/96506935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [时间序列预测基础教程系列(13)_归一化和标准化的区别与方法(Python)](https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/article/details/85404858)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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