文章使用H和X相乘的方法将原始input_data维度N*F变换为超图维度E*F，完成从N到E的变换。不过，DeMarco建议这种类型的过滤器应该保持简单为尽可能的，以免污染技术程序和TD序列，就好像有些人希望通过药物减肥但不愿意节食和运动一样。即求出已知时间点t-M+1到t的流量，求出时间点t+1到t+H的流量。

倒计时限定符：为了防止和避免不利的价格模式和关系影响TD序列计数的理想切入点，至少必须引入TD序列计数过滤器来筛选低风险的买入和卖出计数。单位根表明给定序列的统计特性（均值、方差和协方差）在时间上不是恒定的，这是平稳时间序列的先决条件。趋势平稳：没有单位根但显示趋势的序列称为趋势平稳序列。

1、td序列教程

在某一时刻，两个测试显示出相互矛盾的结果：一个表明该序列是平稳的，而另一个表明该序列是非平稳的！在本节和后续部分中，介绍了检测时间序列数据平稳性的方法，以及处理非平稳序列所需的技术。

2、td序列和九转序列

因此，我们发现看似复杂的DST-Block主要由两个图卷积GCN和HGCN组成，分别用于提取图和超图信息。同时使用两个图卷积GCN和HGCN来提取Input_data的信息。用于原来的两个图卷积，因此原来的图卷积被更名为Dynamic GCN和Dynamic HGCN。请记住，为了利用时间序列预测模型，任何非平稳序列必须首先转换为平稳序列。

3、td序列实战技法图解

平稳性是处理时间序列数据时遇到的最重要的概念之一：平稳序列是其属性（均值、方差和协方差）不随时间变化的序列。其中，即道路距离，维度为E*1，E为图中边的条数； W1和W2都是可学习的参数矩阵。 TD-aggressive序列与TD序列基本相似，只是在TD计数上更加激进。

4、td序列原理

如果拒绝零假设失败，则该序列是非平稳的，这意味着该序列可以是线性的或差分平稳的（您将在下一节中了解有关差分平稳性的更多信息）。我们的目标是将非平稳序列转换为严格平稳序列，然后对其进行预测。因此，一般来说，平稳时间序列是不依赖于时间变化的时间序列（即均值、方差和协方差不随时间变化）。

式中变量的含义：Af和Ab都是邻接矩阵，分别为前向和后向，维度为N*N； Aadp 是自适应邻接矩阵。与Af和Ab不同的是，Aadp完全由参数组成，维度也是N*N，计算公式如下； X为输入数据，维度为N*F；最后一项是要学习的参数。

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