作者:桂. 时间:2017-12-19  21:39:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言 前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇<计量经济学导论>,高铁梅<计量经济分析方法与建模>,关键词:序列检测与判定.概率模型.统计. 一.平稳特性 序列的平稳特性通常

AR模型脱卡unity端实现具体步骤 AR模型脱卡的原理 利用一些unity端AR插件做AR应用.通常会有一个需求,当识别物消失的时候,将3D模型从识别物这个父物体上移除,显示在屏幕中央.那么原理就显而易见了,就是在识别物追踪方法中,写一些模型的操作(判定当前模型显示.隐藏非当前模型) 实现方式 两个摄像机,丢失追踪后.移除父物体关联,用另一个相机进行渲染.其实就是一个相机坐标系的转换.(稍显复杂) 丢失追踪后,在主相机中创建一个空物体放置模型.(比较简单) 核心文件的编辑(简单点的) NotF

有A,B两个表对应A_AR,B_AR两个模型B表interval_id对应A表id现在要查a表的数据,且没有code为a的子数据要求使用yii2的AR模型写查询: A_AR::find()->where([ 'exists', B_AR::find()->where("interval_id={{A}}.id")->andWhere(['code' => 'a'])]); 红色部分需要这样写,如果写成 ->where(['interval_id' =>

最近在做Yii2的项目时, 发现了一个yii2 自带的Ar模型会自动对搜索出来的字段去重. 默认去重字段: id,  其他字段暂没发现 1. 例如: public function fields { //aboutClass表的ID id => about_class_id } 如果搜索关系是一对多的关系,那么搜索出来的about_class_id 有重复,这时你给about_class_id 命名为id,因为yii2对id字段默认去重,就会出现数据条数变少的情况 解决方案: public fu

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

如何访问成员? 前面介绍了C++对象模型,下面介绍C++对象模型的对访问成员的影响.其实清楚了C++对象模型,就清楚了成员访问机制.下面分别针对数据成员和函数成员是如何访问到的,给出一个大致介绍. 对象大小问题 个类中的函数都是虚函数 l  Derived继承Base l  Derived_Virtual虚继承Base void test_size() { Base b; Derived d; Derived_Virtual dv; cout << "sizeof(b):\t&quo

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

CodeIgniter 和众多的框架一样,有属于自己的一套对数据库的操作方式,本框架更是如此 有属于自己的一套对数据库的安全并且简单的操作, 成为AR操作:下面来对AR操作进行介绍: 首先,确定要启动AR模型操作,就一定要先在 \application\config\database.php下的AR模型支持开启 $active_group = 'default'; 当这里的参数变成TRUE的时候方可使用$active_record = TRUE; 查询语句: 连贯操作的查询: 数据增加: 数据更

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图

时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂.为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型,如向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC). 在经典的回归模型

时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第二步处理,已经得到平稳时间序列.要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的d.q.p,得到ARIMA模型.然后开始对得到的模型进行模型检验 一.时间序列平稳性 1.判断是否平稳 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ,所以又称为box-jenkins模型.博克思-詹金斯法.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列

2017/7/2 19:24:15 自回归模型(Autoregressive Model,简称 AR 模型)是最常见的平稳时间序列模型之一.接下将介绍 AR 模型的定义.统计性质.建模过程.预测及应用. 一.AR 模型的引入 考虑如图所示的单摆系统.设 xt 为第 t 次摆动过程中的摆幅.根据物理原理,第 t 次的摆幅 xt 由前一次的摆幅 xt-1 决定,即有 xt=a1xt-1.考虑到空气振动的影响,我们往往假设 (1) 其中,随机干扰 εt ~ N(0, σ2). 设初始时刻 x0=1,现

本文第一部分先解释AR谱,但并不会给出太多的细节,第二部分介绍几种常见的语音中的特征.有些在之前的博文中已经用过.诸如过零率. 第三部分给出实际操作的过程及识别的效果.本文的目标是通过对DSP採集的声音信号提取特征,识别卡车和飞机. , 128); ARspectrum AR谱的计算有2个重要的參数:系数阶数.FFT反变换的点数.AR谱是一种递推模型,即用前p个时刻的时域值预计当前第n时刻的值: 当中u(n)是噪声输入.系数阶数就是上式中的p. 牵扯到FFT,是由于功率谱的计算中能够使用FFT进

目录 1 定义 VAR模型的具体步骤 建模步骤及公式 代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考 用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间 VAR模型的具体步骤 1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶: 2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数: 3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析: 4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系: 5.granger因

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

憔悴到了转述中文综述的时候了........ 在统计学角度来看,时间序列分析是统计学中的一个重要分支, 是基于随机过程理论和数理统计学的一种重要方法和应用研究领域.  时间序列按其统计特性可分为平稳性序列和非平稳性序列. 目前应用最多的是Box一JenkinS 模型建模法, 它是由G.E.P.Box和英国统计学家G.M.JenkinS于1970年首次系统提出的.Box一JenkinS方法是一种较为完善的统计预测方法 , 他们的作用是为实际工作者提供了对时间序列进行分析.预测 , 以用对ARMA模