布拉格理工大学硕士论文：时间序列预测与分析

本篇论文《Time Series Data Prediction and Analysis》是由布拉格捷克理工大学计算机科学系研究生Oleg Ostashchuk撰写的一份78页的硕士论文，指导教师为Ing.Milos Kozak博士。论文聚焦于时间序列数据分析与预测这一关键领域，旨在深入研究当前有效的时间序列预测方法，特别是ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、人工神经网络和双指数平滑法。在研究过程中，作者强调了数据预处理在预测模型建立中的重要性，这是确保预测准确性和可靠性的基础步骤。 作者首先概述了时间序列预测问题的背景，明确了其在软件工程，尤其是开放信息学领域中的应用价值。论文的核心内容包括对选定预测模型的详细介绍，包括它们的工作原理、适用场景以及各自的优点和局限性。通过对实际数据的详尽分析，作者构建并测试了这些模型，通过比较和评估不同方法的性能，探讨了哪种方法在特定情境下可能更为有效。 此外，论文还讨论了在数据预处理阶段可能出现的技术挑战，如异常值检测、缺失值填充、趋势和季节性分析等，这些都是确保时间序列数据质量的关键环节。作者通过实践经验，分享了如何优化这些步骤以提升预测的精度。 论文的结论部分总结了整个研究过程，提炼了主要发现，并对未来的研究方向提出了建议。可能的改进方向可能涉及更先进的预测算法、集成学习方法或者针对特定领域特性的定制化模型。同时，作者也遵守了版权法的相关规定，声明独立完成此论文，并列出了所有引用的文献，确保了学术诚信。 这篇论文不仅提供了实用的时间序列预测技术和方法，也为相关领域的研究者和从业者提供了一个宝贵的参考框架，对于理解如何有效地处理和预测动态数据具有重要的理论和实践意义。