20260514:增加新内容

concepts/non-stationary-time-series.md

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+title: "Non-stationary Time Series（非平稳时间序列）"
+created: 2026-05-11
+updated: 2026-05-11
+type: concept
+tags: [time-series, statistics, machine-learning]
+sources: [[liu-koopa-2023]]
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+# Non-stationary Time Series（非平稳时间序列）
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+## 定义
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+非平稳时间序列是指统计特性（均值、方差、协方差）或时间依赖模式随时间变化的时间序列。这是真实世界数据的普遍特征——天气、金融、能耗等几乎都是非平稳的。
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+## 对深度学习的挑战
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+- **分布迁移**：训练窗口和推理窗口的数据分布可能截然不同
+- **模型泛化困难**：模型学到的模式在分布变化后失效
+- **传统应对**：差分、归一化等预处理，但会丢失信息
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+## Koopa 的处理方式
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+不将非平稳视为需要消除的"噪声"，而是通过 [[fourier-filter-dynamics|Fourier Filter]] 将其**显式解耦**为时变和时不变分量，分别用不同的 [[koopman-predictor|Koopman 预测器]] 处理。
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+## 相关概念
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+- [[time-variant-dynamics|时变动力学]]
+- [[fourier-filter-dynamics|Fourier Filter]]
+- [[liu-koopa-2023|Koopa]]