Advertisement

AR模型参数确定，基于AIC准则进行线性预测。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过使用dingjie ar模型，确定了模型的阶次，并依据aic准则进行了选择。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AR模型定阶与AIC准则在线性预测中的应用
    优质
    本文探讨了AR模型在利用AIC准则进行定阶时于线性预测领域的作用和优势，分析其适用场景及效果。 在使用AIC准则对dingjie AR模型进行定阶次的过程中，我们依据统计原理来选择最优的模型复杂度，以确保模型既不过拟合也不欠拟合数据。通过比较不同阶次下的AIC值，我们可以确定一个平衡点，在该点上可以实现预测精度与计算成本的最佳匹配。
     
  • AR模型的经典AIC算法预测
    优质
    本研究探讨了经典AIC算法在AR模型中的应用，通过优化参数选择以提高时间序列预测精度与稳定性。 AIC经典算法可以运行，仅限程序使用。
     
  • AR模型阶次确定与参数估计函数
    优质
    AR模型阶次确定与参数估计函数是一款用于自动确定自回归(AR)时间序列模型的最佳阶数，并进行高效参数估计的专业软件工具。它采用先进的统计方法，确保用户能够准确分析和预测数据趋势。适用于学术研究、工程设计及经济建模等领域。 AR模型阶数定阶方法可以通过编写MATLAB程序来实现一种特定的定阶准则。这种方法利用了AR模型的特点，并通过编程手段优化了参数选择的过程，以达到最佳建模效果。
     
  • AR模型阶数确定(Matlab).pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了使用Matlab进行自动回归(AR)模型阶数选择的方法和步骤，包括多种信息准则的应用与比较。 确定AR模型的阶数有多种方法可供选择。例如，Shin 提出了基于 SVD 的方法；而 AIC 和 FPE 方法是目前应用最广泛的方法之一。如果计算出的AIC值较小（如小于-20），则该误差可能对应于损失函数中的1e-10级别，此时阶次可以被视为系统合适的阶次。
     
  • 利用Python进行AR模型的股票预测
    优质
    本项目运用Python编程语言和AR（自回归）模型，旨在分析历史股价数据并预测未来趋势，为投资者提供决策支持。 使用AR模型并通过Python预测股票开盘价数据。
     
  • 基于AR的预测模型downAR代码
    优质
    downAR是一款基于增强现实技术开发的预测模型代码库，旨在通过集成先进的统计方法和机器学习算法，提供准确的时间序列数据预测服务。 基于AR的预测模型能够有效预测油价变化，并且在使用自带数据进行测试后取得了较好的结果。
     
  • 基于多项式混沌扩展的随机模型预测控制(MPC)：处理模型参数不确定性以进行轨迹追踪 - MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于多项式混沌扩展的随机模型预测控制（MPC）算法，旨在有效应对系统模型参数中的不确定性，优化路径跟踪性能。 随机模型预测控制（SMPC）公式被提出，适用于高状态维度的约束动态系统，并且具有低在线计算成本和零稳态偏移的特点。该方法利用多项式混沌理论量化参数不确定性对过程输出的影响，同时通过输入-输出公式获得的状态维度可扩展性与具体的状态数量无关。文中还提供了使用z变换进行解释和数学证明，以说明某些方面的原理。
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
    优质
    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
     
  • 基于AR(n)模型的太阳黑子预测
    优质
    本文探讨了利用自回归模型(AR(n))对太阳黑子活动进行预测的方法，分析了历史数据以建立准确的数学模型，为太阳物理学研究提供新的视角和工具。 太阳黑子相对数简称为太阳黑子数，它反映太阳活动强弱的变化，并对地球环境及人类活动有重要影响。本段落的数据来源于比利时皇家天文台的太阳黑子指数数据中心网站，涵盖了1700年至2014年每年的太阳黑子数量记录。通过运用MATLAB软件和时间序列建模方法分析这些观测数据后，我们构建了一个预测模型，并使用该模型对未来的太阳黑子数进行了预测。实验结果显示，所建立的模型具有良好的预测效果。
     
  • 利用多元线性回归进行发动机性能参数预测
    优质
    本研究运用多元线性回归模型来分析与预测发动机的关键性能参数，旨在通过优化算法提升模型准确性，为发动机设计提供数据支持。 基于多元线性回归的发动机性能参数预测方法可以有效地分析多个因素对发动机性能的影响，并据此进行准确的预测。这种方法通过建立数学模型来描述输入变量（如转速、负载等）与输出变量（如功率、燃油消耗率等）之间的关系，从而帮助工程师优化设计和提高效率。