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搜索资源列表

  1. 基于matlab的ar模型参数估计

  2. 基于matlab的ar模型参数估计,ar模型是时间序列应用最广泛的预测模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-26
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：youngsmall

  1. ar模型定阶 aic准则 线性预测

  2. dingjie ar模型定阶次 aic准则

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-20
    • 文件大小：273byte
    • 提供者：yingrr998

  1. 时间序列AR模型matlab

  2. AR模型 用matlab实现 进行寿命预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：bulao1985

  1. 滚动AR模型单步预测MATLAB程序

  2. 实现滚动时间序列的单步预测，能够较好地拟合实际数据。模型默认读取数据变量名称为z，模型定阶可能因数据不同而出现状况。自己使用没大问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-11
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：bearwenny_1

  1. ARMA模型matlab源程序

  2. 自回归滑动平均模型（ARMA 模型，Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2017-09-05
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：longqingmiyu

  1. 基于小波变换的网络流量在线预测模型

  2. 基于小波变换的网络流量在线预测模型,haar小波，用AR模型进行预测。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-23
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：youngsmall

  1. 针对动态多目标优化问题的种群预测策略

  2. PPS的源代码，A Population Prediction Strategy for Evolutionary Dynamic Multiobjective Optimization

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：744kb
    • 提供者：wtc3099098932

  1. 含有预测模型实例的数据预测

  2. AR预测模型算法实例，针对现在数据对未来数据进行预测，程序中给出油价实例非常实用！

  3. 所属分类：其它

  1. 信用评价与股市预测模型研究及应用：统计学、神经网络与支持向量机方法

  2. 信用评价是上市公司财务困境预警研究的重要手段之一。本书介绍了肖当前国际上常用的三种信用评级建模方法：参数统计方法、非参数统计方法和神经网络方法，并详细介绍了各种方法的研究背景，建立了多层感知器、BP算法网络、径向基函数网络、概率神经网络和自组织竞争网络5种神经网络信用评价模型，logistic回归模型和两种线性判别分析法，以及两种支持向量机方法，并利用这9种方法进行了两类模式分类及三类模式分类，探讨了以上各各方法的模式分类能力及其预警能力。最后，研究并建立了logistic回归预测模型、AR及

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2019-03-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：xiaobeike1234

  1. 基于贝叶斯估计的路基沉降时间序列分析模型

  2. 对于非平稳路基沉降时间序列,利用差分算法使其平稳化,并结合ACF-PACF数据统计特性建立了AR(P)模型。针对传统最小二乘参数估计存在不足的问题,采用基于Win BUGS软件和MCMC算法的贝叶斯参数估计法,很好地解决了最小二乘算法对样本数量和质量要求过高的问题。工程实例分析表明:基于贝叶斯参数估计的时间序列预测模型优于最小二乘估计的时间序列预测模型,具有借鉴意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38624332

  1. 公交客运量的时间序列预测模型

  2. 为公交规划科学合理的进行,建立公交客运量时间序列预测模型.通过对公交客运量影响因素进行分析,选取市区人口数、从业人员数、在校学生数、工业生产总值、职工年平均工资、公交车辆数、运营线路数等7个指标自变量,利用指数平滑法对自变量进行预测;在对自变量进行相关分析及因子分析的基础上,建立prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型对公交客运总量进行预测;采用ARMA模型对哈尔滨市各分区公交客流量进行了拟合和预测.结果表明:所建立的时间序列预测模型预测效果良好,验证了模型的有效性和准确性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：weixin_38588592

  1. AR(P)模型在年径流预报中的应用

  2. AR(P)模型在年径流预报中的应用，赵兰兰，徐斌，中长期水文预报在生产实践中占据重要的地位，采用理论成熟的AR(P)时间序列模型模拟预测宜昌站年径流序列，该模型确定性和随机性结�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：weixin_38552536

  1. 顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型及应用

  2. 针对传统组合预测模型对开采沉陷动态预测适应性差、组合权求解未顾及实测数据新鲜度的影响且求解效率低的缺点,通过实测分析和理论建模方式,研究了顾及数据新鲜度的开采沉陷组合预测模型,依据稳定性好、预测精度高、互补性好原则,该组合模型选取了GM(1,1)、三次指数平滑法、AR三元单体模型,引入顾及开采沉陷数据新鲜度的Knothe函数,基于误差平方和最小准则,构建了顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型,并提出了模型组合权求解的GA-NP算法(遗传算法-非线性规划算法)。工程应用表明,建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：425kb
    • 提供者：weixin_38706007

  1. 高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

  2. 基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型。该模型对炉温预测的准确度达到88.2%,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：654kb
    • 提供者：weixin_38730767

  1. 矿井风机振动趋势预测模型的优化

  2. 提出一种新的预测方法-基于EMD分解的时间序列模型,利用EMD分解将采集来的矿井风机振动烈度值分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,运用恰当的时间序列模型(AR、ARMA)分别对各阶IMF进行预测,将各阶预测值重构,得到振动烈度预测值,并与单独运用时间序列模型的预测结果进行比较。结果证明:运用基于EMD分解的时间序列模型对矿井风机振动烈度进行预测比单独运用时间序列模型的预测精度有明显提高,表明提出方法的可行性、有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：weixin_38612909

  1. 多源异构变形预测模型融合方法在开采沉陷动态预测中的应用

  2. 为了克服单一非线性开采沉陷预测模型预测精度不高、可靠性差的缺点,通过对开采沉陷特点的分析和非线性预测模型优缺点的比较,优选了适应性强、性能互补好的AR模型、GM模型、三次指数平滑法模型和卡尔曼滤波模型4种模型,基于模型误差平方和最小的融合准则,构建了适用于开采沉陷动态预测的多源异构变形预测模型,利用实测数据求取了多源异构融合模型下沉、水平移动预测模型权系数,并对模型的预测性能进行了检验。结果表明多源异构融合模型相对于这4种单一模型预测精度高、可靠性好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：weixin_38620959

  1. 基于支持向量机的高速铁路通信系统信道预测算法

  2. 针对高速铁路通信系统，研究快速时变信道预测问题。通过引入支持向量机（SVM）模型，提出一种信道预测算法。通过求解二次优化问题，得到SVM的预测最优超平面，并通过循环迭代实现多步预测。为了进一步提高预测准确度，采用遗传算法(GA)对SVM模型的惩罚系数和高斯核宽度进行优化。仿真结果表明，与传统的自回归(AR)以及单一的SVM预测模型相比，所提出的同时考虑SVM和GA（SVM-GA）的预测模型具有较低的预测误差。此外，当考虑噪声对预测性能影响时，SVM-GA预测模型在归一化均方误差性能方面也优于AR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：575kb
    • 提供者：weixin_38704284

  1. time_series_forecasting:不同时间序列预测模型的示例-源码

  2. 时间序列预测 不同时间序列预测模型的示例。 前处理 时间序列生成 正弦波和随机噪声的时间序列生成 具有趋势，季节性和随机噪声的时间序列生成 归因 外推法 相似 特征提取 TSFresh的时间序列功能 楷模 传统统计模型 天真/季节性天真 指数平滑（ETS） LOESS（STL）的季节性趋势分解 自回归综合移动平均线（ARIMA） 带外生回归因子的季节性ARAIMA（SARMIAX） Facebook先知 机器学习模型 减少时间序列 随机森林（RF） K最近邻居（kNN） XGBoost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_42140710

  1. salesPredict：基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90％以上，内部包含测试记录和实际线效果-源码

  2. salesPredict ARIMA模型简介 ARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行稳定化处理（AR和MA过程），模型定阶（自动差分过程），参数估计，建立模型，可以进行模型进行检验。在Python中statsmodel提供了完整的的解决方案，包括窗口选择，自动定阶和稳定性检测等等算法。 预测策略 这样的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 环境 Windows 10 Python 3.6.5 依赖包 pip install -r requiremen

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：254kb
    • 提供者：weixin_42131628

  1. 基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

  2. 针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：weixin_38744435
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