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  1. MATLAB解决经济非平稳时间序列的预测分析

  2. 本文中,我们提出两种估计ARMA(自回归滑动平均)模型参数的新方法。第一种方法是对迭代逆滤波法(ITIF)的改进,第二种方法基于谱转换技术。两种方法都是迭代算法,文中将两种新方法的计算结果与ITIF法进行了比较。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-10-04
    • 文件大小：257024
    • 提供者：manseagull

  1. 第十四章非平稳时间序列模型

  2. 非平稳时间序列模型非1111111111111111111111111111111111111

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-17
    • 文件大小：492544
    • 提供者：cctom123

  1. 趋势时间序列模型及其应用

  2. 针对非平稳时间序列的趋势性变化特点，可建立包含确定性时间趋势的时间序列模型，确定性时间趋势的残差项由ARIMA(p, d ,q) 模型拟合。并做实际预测，进行了趋势残差项的周期谱分析，确定出随机扰动的波动周期。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-03-12
    • 文件大小：182272
    • 提供者：zhanggexian

  1. 完整详尽的课后习题答案-时间序列分析及应用（R语言原书第2版）

  2. 包含所有课后习题答案，非常详尽！ 《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 　　《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为《时间序列分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-12-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lh499315384

  1. 时间序列分析

  2. 《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 　　《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》制

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-08
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：u011007792

  1. 时间序列分析

  2. 引论；基本概念；趋势；平稳时间序列；非平稳时间序列；模型辨识；参数估计；模型诊断；预测；季节模型；时间序列回归模型等。这是一本学习时间序列分析很好的资料，分析有浅入深，娓娓道来。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-17
    • 文件大小：35651584
    • 提供者：zmhdjk

  1. 时间序列 R语言

  2. 引论；基本概念；趋势；平稳时间序列；非平稳时间序列；模型辨识；参数估计；模型诊断；预测；季节模型；时间序列回归模型等。这是一本学习时间序列分析很好的资料，分析有浅入深，娓娓道来。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zmhdjk

  1. 时间序列分析 R语言原版

  2. 用以学习时间序列分析，书中有相应的R程序，以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、模型诊断、预测等等

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-11-17
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_39406243

  1. 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）

  2. 译者序 前言 第1章 引论 1.1 时间序列举例 1.2 建模策略 1.3 历史上的时间序列图 1.4 本书概述 习题 第2章 基本概念 2.1 时间序列与随机过程 2.2 均值、方差和协方差 2.3 平稳性 2.4 小结 习题 附录A 期望、方差、协方差和相关系数 第3章 趋势 3.1 确定性趋势与随机趋势 3.2 常数均值的估计 3.3 回归方法 3.4 回归估计的可靠性和有效性 3.5 回归结果的解释 3.6 残差分析 3.7 小结 习题 第4章 乎稳时间序列模型 4.1 一般线性过程

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-08
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：huanbia

  1. 时间序列分析及应用R语言

  2. 本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括：趋势，平稳时间序列模型，非平稳时间序列模型，模型识别、参数估计，模型诊断，预测、季节模型、时间序列回归

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：tw_mathematica

  1. 时间序列分析及应用：R语言

  2. 《时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-13
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：qq_35680089

  1. 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）

  2. 主要讲诉采用R语言来作图和分析数据，包含时间序列模型及时应用，内容包括趋势、平稳及非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型等。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-09-11
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：xingzh_up

  1. 应用时间序列分析吴喜之

  2. 以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。非常适合R语言初学者。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-01-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_44587592

  1. 混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究(高清)

  2. 内容推荐 预测是作决策、规划之前的必不可少的重要环节 ，是科学决 策、规划的重要前提。混沌时间序列预测是预测领域 内的一个重 要研究方向。基于小波和人工神经网络的混沌时间序 列预测研究 是近几年来的研究热点，受到了特别的重视。小波神 经网络是结 合小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种 新的神经网 络模型，它结合了小波变换良好的时频局域化性质及 神经网络的 自学习功能，因而具有较强的逼近能力和容错能力。 自从小波神 经网络被提出以后，它在非线性函数或信号逼近、信 号表示和分 类、系统辨识

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：qq_38769140

  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：253952
    • 提供者：weixin_38624332

  1. 基于混合INAR(p)模型的离散值时间序列统计分析

  2. 基于混合INAR(p)模型的离散值时间序列统计分析，闵祥晖，荣腾中，本文将离散值时间序列分析中，代表性的Pegram混合算子与Thinning算子模型相结合，拓展了平稳非负整值模型，建立了p阶非负整值混合算子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：674816
    • 提供者：weixin_38701640

  1. 基于Huang变换和ARIMA模型的时间序列预测方法

  2. 基于Huang变换和ARIMA模型的时间序列预测方法，马亮亮，田富鹏，文中首先通过Huang变换将非平稳时间序列分解为有限个固有模态函数和一个残余函数之和，然后应用ARIMA模型对各个固有模态函数和残余�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38653687

  1. 利用python实现平稳时间序列的建模方式

  2. 一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下： （1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。 （2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。 （3）估计模型中位置参数的值。 （4）检验模型的有效性。如果模型不通过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （5）模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向不走（2），充分考虑

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38532629

  1. nazgul：通过非平稳时间序列模型进行GRB三角剖分-源码

  2. 纳兹古尔 这是什么？ Nazgul是用于通过将非参数模型拟合到其数据时间序列并计算它们之间的时间延迟来执行GRB本地化的框架。 它当前基于Stan的魔法构建，并实现了非平稳随机傅立叶特征的并行版本。 这个想法摆脱了诸如互相关之类的启发式方法，这些方法没有自洽的统计模型。 想法是，由于光速有限，整个Sol系统中的卫星会在不同的时间观察到伽马射线爆发。 这会在其观察到的光曲线中产生时间延迟，该时间延迟可用于对天空中的伽马射线爆发位置进行三角测量。 这些三角剖分会在天空中形成环或环，Nazgul会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_42099755

  1. 基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测

  2. 提出一种基于二进正交小波变换和AR-LSSVM方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat 算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用最小二乘支持向量机进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.研究结果表明,该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38719719
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