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  1. 第五章非平稳时间序列分析的程序

  2. 第五章 非平稳时间序列分析 程序 《应用时间序列分析》第五章所有SAS程序
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-07-24
    • 文件大小:73728
    • 提供者:jkkxxf
  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. 非平稳时间序列分析简明教程

  2. 提供一个简明的时间序列分析方法的策略,使工作者能较迅速、准确地将时间序列分析应用于实际工作,还有实例说明。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-01-05
    • 文件大小:55296
    • 提供者:wangligui123
  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. 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. 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. 基于支持向量机方法对非平稳时间序列的预测!

  2. 基于支持向量机方法对非平稳时间序列的预测!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-03-14
    • 文件大小:283648
    • 提供者:caowens
  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. 平稳时间序列.pdf

  2. 根据时间序列的随机过程特性,可分为“平稳序列”(stationary) 与“非平稳序列”(non-stationary)两大类,需使用不同的计量方法。 时间序列数据,时间序列数据(time series data)是在不同时间上收集到的数据,这类数据是... 时间序列数据可分为平稳过程、去趋势平稳过程以及差分平稳过程等等很多种类。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-02-07
    • 文件大小:432128
    • 提供者:ICONHOPE
  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. 100篇时间序列论文

  2. %9f条件时的一般结果和有控制能量约束条件时的讨论 Matlab在时间序列分析中的应用 磁悬浮列车系统的随机最优控制 非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测 关于不确定非线性时变系统的观测器设计问题 混沌时间序列的双线性自适应预测 。。。。。。。 有一百之多,下了自已看吧
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-06-06
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:luckeey
  1. 平稳性和非平稳时间序列分析

  2. 平稳性和非平稳时间序列分析简洁、实用的特性,相信能够为大家利用人力、物力、财力、资源等带来许多帮助...该文档为平稳性和非平稳时间序列分析,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-11
    • 文件大小:126976
    • 提供者:weixin_38641876
  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. 时间序列分析非平稳时间序列 .pptx

  2. 时间序列分析非平稳时间序列 .pptx
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2021-01-08
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:m0_54420220
  1. 基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析

  2. 基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38530115
  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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