四川大学
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实验室自选课题 为了充分展示混沌时间序列的客观规律常常要进行相空间重构 1980年美国物理学家PackardFarmer等人提出了用原始系统中某变量的延迟坐标来重构相空间这是目前最常用方法 1981年荷兰数学家Takens用数学证明了只要合理选取嵌入维数和延迟时间重构的相空间与原动力学系统微分同胚为相空间重构技术奠定了坚实的理论基础(1)实验数据来源上编写混沌经典方程的算法
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列预测模型 时间序列是指把某一变量在不同时间上的数值按时间先后顺序排列起来所形成的序列它的时间单位可以是分时日周旬月季年等时间序列模型就是利用时间序列建立的数学模型它主要被用来对未来进行短期预测属于趋势预测法一简单一次移动平均预测法 项数n的数值要根据时间序列的特点而定不宜过大或过小.n过大会降低移
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列分析与预测第二讲:时间序列模型大连理工大学经济系原毅军教学大纲上节课知识要点复习时间序列的基本特征时间序列建摸的两种基本假设确定性时间序列模型随机性时间序列模型上节课知识要点复习时间序列同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成排列的时间可以是年份季度月份或
1. 根据预测目标过去至现在的变化趋势预测未来的发展它的前提是假设预测目标的发展过程规律性会继续延续到未来即以惯性原理为依据2. 时间序列数据的变化存在着规律性与不规律性.每一时期的数据都是由许多不同的因素同时发生作用的综合结果.些因素分为TSCI四类.3. 时间序列是一种简化将预测对象与许多外部因素的 复杂联系简化为与时间的联系预测销售量44679473430?已知某商品连续12个月的市场需求量
第六节 时间序列模型的建立与预测ARIMA过程yt用 ? (L) ( Δdyt) = ?? (L) ut 表示其中? (L)和? (L)分别是p q 阶的以L为变数的多项式它们的根都在单位圆之外?为Δdyt过程的漂移项Δdyt表示对yt 进行d次差分之后可以表达为一个平稳的可逆的ARMA过程这是随机过
第36卷 第
对业务量的预测本文主要采用时间序列模型与数理统计相结合的方法进行相关预测分析同时采用跟踪信号法对其进行及时的预测监控首先时间序列模型是由趋势成分循环成分季节成分(非通常意义上的季节划分而是指持续时间小于一年的有规则的重复的运动)不规则成分构成的预测方法由于循环成分周期长收集困难因此本文不对其进行讨论接下来本文分别用TtSt和It分别表示第t期的趋势成分季节成分和不规则成分用Yt表示时间序列的数
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