模型选择与数据预测1、读入数据1 import pandas as pd
2 # 参数初始化
3 discfile = 'arima_data.xls'
4 forecastnum = 5
5
6 # 读取数据，指定日期列为指标，pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式
7 data = pd.read_excel(discfile, index_col = '日期')2、数据观察
Simple模型：不含趋势和季节成分，ARIMA（0,1,1） 由过去的数据加权求和所得，距当期越近的数据，对当期的影响越大；越早期的数据对当期影响越小，只能预测一期 linear trend模型：Holt线性模型、Brown线性模型（特例） 霍特线性模型：线性趋势、不含季节成分，ARIMA（0,2,2） 水平平滑方程+趋势平滑方程+预测方程 布朗线性趋势模型：水平平滑参数=趋势平滑参数 Damp
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2024-01-03 11:04:50
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在这篇博文中，我将和大家分享如何使用“Python 霍尔特时间序列预测模型”进行数据分析和预测。这个模型是处理时间序列数据的强大工具，特别适合于趋势与季节性上有明确表现的数据。在接下来的内容中，我们将从环境准备、分步指南、配置详解等方面逐步深入，帮助大家构建和应用这一模型。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境已准备好，以下是所需的依赖项。
### 前置依赖安装
首先需要安装一
霍尔效应产生的电势差非常小，往往只有几微伏，因此霍尔传感器中往往内置了非常高增益的运算放大器，根据整体需求还会配合其他一些系统电路，整体架构如下所示； 通常霍尔传感器最终输出的信号有模拟信号和数字信号两种； 输出数字信号：一般在运算放大器后级增加一个施密特触发器，则输出信号为数字信号，通常为系统提供相应的迟滞和开关阈量，类似的如开关型霍尔元器件； 输出模拟信号：线性霍尔传感器的输出量是模拟信号，配
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2024-01-08 13:25:06
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引言
接着上一篇双参数双门限法的语音端点检测的文章写。上一篇用了两个参数，短时能量和短时过零率。这一篇只用一个参数，短时能量。当然，还可以用其他特征。总之，特征个数（种类）仅限一个。基本思想
设置2个参数。从静音到大于大门限T2时，认为第一次大于T2时是语音起点。再看什么时候低于小门限T1，决定终点。大概是这样。
注意事项
这种度量，可以是越大越相似，可以
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2023-12-26 16:16:16
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三次指数平滑法 参数选择 α，ß，γ的值都位于[0,1]之间，可以多试验几次以达到最佳效果。 s,t,p初始值的选取对于算法整体的影响不是特别大，通常的取值为s0=x0,t0=x1-x0,累加时p=0,累乘时p=1.HoltWinters模型有三个可调参数，我们的目的就是训练出有效的α，β， γ。我们有两种方法，一种就是自己取值来试试，一种就是采用数值优化的思想，比如前面我们提到的最小二乘来最小
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。注：想直接下载代码和数据的同学可以空降文末看这篇文章前源数据长这样： 学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样： 是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把
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2024-06-20 19:14:54
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# MA模型拟合（移动平均模型）在Python中的实现
在时间序列分析中，MA（移动平均）模型是一种常见的方法，常用于描述时间序列数据中的随机性。本文将带你通过一个详细的教程，学习如何在Python中实现MA模型的拟合。
## 流程步骤
在进行MA模型拟合的过程中，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
# MA模型拟合指南：用Python实现
## 一、MA模型简介
MA（移动平均）模型是一种用于时间序列分析的统计模型。它通过利用过去的随机误差来预测未来的值。MA模型是一种简单但有效的预测工具，广泛应用于经济学、气象等领域。
### 二、MA模型拟合的流程
在Python中实现MA模型拟合的基本流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
PS：本文以官方文章的内容为主，并尝试加入一些自己的理解。3.1 对象(s)，价值(s)和类型(s)。对象是python绝对数据类型，所有python program中的数据,或者被对象所代表，或者被对象之间的联系所代表。(某种意义上，符合冯.诺依曼“可储存可编程计算机”的模型，code也可被对象代表)每一个对象都有一个identity，一个类型和一个值。一个对象的identity，一旦对象被创造
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2023-10-10 10:29:58
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本文以Kaggle上一个能源需求预测的案例为基础，实战演示指数平滑（Holt-Winters）方法应用全流程。调用模型虽简单，但是入模前的数据分析、处理，模型参数的优化、效果的分析亦尤为重要，能够分析全面产出最优的方案又显得不那么简单。本文期望通过一个简单场景，回顾ML应用的基本流程。导入模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplot
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2024-06-28 10:37:23
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# MA模型的Python代码实现
在时间序列分析和预测中，移动平均（MA）模型是一个非常重要的工具。MA模型通过观察过去的误差来进行预测，适用于平稳时间序列的建模。本文将介绍MA模型的概念、Python代码实现，并通过实例来展示其应用。
## 1. MA模型概述
MA模型是定义在一个平稳随机过程中，通过历史误差项的线性组合来估计当前值的模型。在数学上，MA(q)模型的公式可以表示为：
\
函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。函数式模型在命令式模型中，执行程序的方式是给计算机一系列指令让它执行。执行过程中计算机会改变状态。例如，比如 A 的初始值是 5，后来改变了 A 的值。那么 A 就是个变量，而变量的意思就是包含的值会改变。而在函数式模式中，你不需要告诉计算机做什么，而是告诉计算机是什么
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2024-03-21 18:14:48
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前言：我发现网上很多博客在讲马尔科夫相关的知识点的时候， 总是讲的不是很清楚，有的纯粹只关注理论，看不太懂，有的一上来就搞几个算例，更是一片懵逼，有的又将一些概念一会儿换一个说法，一会儿是马尔科夫过程，一会儿是马尔科夫模型，一会儿是马尔科夫链，傻傻分不清楚，也不好理解，决定自己抽点时间，好好写一下，会详细介绍马尔科夫模型、马尔科夫链、隐马尔可夫模型、条件随机场等相关的概念和案例，本文为第一篇。文中
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2024-02-06 13:25:56
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大数据分析之—基于模型的复杂数据多维聚类分析 随着现实和虚拟世界的数据产生速度越来越迅猛，人们开始关注如何从这些数据中获取信息，知识，以及对于决策的支持。这样的任务通常被称作大数据分析（BigData Analytics）。大数据分析的难点很多，比如，由于海量数据而带来的分析效率瓶颈，使用户不能及时得到分析结果；由于数据源太多而带来的非结构化问题，使传统的数据分析工具不能直接利用。 本文讨论大
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2024-06-18 10:28:13
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时序图可用于直观展示随时间变化时某变量的数据变化情况，其通常用于某项分析前的直观判断，比如ARIMA模型前的数据平稳性判断，也或者VAR模型之前时时间序列数据的走势一致性判断等。如果使用时序图判断数据的平稳性情况，通常需要重点关注2项，如下表格所述：项说明数据围绕均值变化如果是平稳数据，则时序图应该围绕着均值上下波动，反之则不是平稳数据。是否明显趋势情况如果是平稳数据，则时序图应该无特别明显的趋势
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2024-06-12 15:33:52
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如果一个时间序列经过平稳性检验后得到是一个平稳非白噪声序列，那么该序列中就蕴含着相关性的信息。在统计学中，通常是建立一个线性模型来拟合该时间序列的趋势。其中，AR、MA、ARMA以及ARIMA都是较为常见的模型。1、AR(Auto Regressive Model)自回归模型AR是线性时间序列分析模型中最简单的模型。通过自身前面部分的数据与后面部分的数据之间的相关关系（自相关）来建立回归方程，从而
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2023-07-04 14:53:10
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目录1 AR 1 2 MA 1 3 ARMA 1 4 ARMAX 2 5 ARX 2 6 ARARX 3 7 ARARMAX 3 8 OE 3 9 BJ 3 10. ARIMA各种线性模型，这些模型算数学基础模型，不仅在计量经济学，也在工业控制等各领域有应用。包括AR、MA、ARMA、ARMAX、ARX、ARARMAX、OE、BJ等。1 AR自回归模型（Autoregressive model，简
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2023-09-30 22:47:30
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利特尔法则（Little's Law）是一个基于排队理论的数学公式，由约翰·利特尔（John Little）在1954年提出87。L 代表系统中长期平
Bertrand模型该模型是法国经济学家Joseph Louis François Bertrand (1822-1900)提出的。与Cournot（古诺）模型相比，在Cournot模型里参加博弈的双方以产量作为决策的变量，而在Bertrand模型中参加该博弈的双方都以价格作为决策变量。这一改变使博弈的市场均衡完全不同于Cournot均衡。它是关于双寡头产商价格竞争的一种模型，会导致每个产商的定价
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2023-09-26 22:52:46
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