说话人识别这里，博主对说话人两个baseline模型应该matlab的MSR工具箱进行处理。1、GMM-UBM说话人识别
这里主要分为4个步骤：
1、训练UBM通用背景模型
2、最大后验准则MAP从UBM通用背景模型里面训练每一个说话人的声学模型
3、交叉得分
4、计算最终的测试效果，这里用AUC和EER表示，可以方便与最近的深度学习方法做比较。
# R语言SARIMA模型预测
在时间序列分析中，季节性自回归积分滑动平均（SARIMA）模型是一种强大的工具。它不仅能捕捉时间序列中的趋势和季节性变化，还可以处理非平稳的数据。本文将介绍如何在R语言中使用SARIMA模型进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。
## 什么是SARIMA模型？
SARIMA模型是ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的扩展，特别设计用于处理季节性时间序列数据。
前言第1章 概率统计模型11.1 数据的描述性分析11.1.1 数据的数字特征11.1.2 随机变量的分布51.1.3 常用的分布61.1.4 数据的图形描述91.2 参数的区间估计与假设检验131.2.1 单个总体的区间估计与假设检验131.2.2 两个总体的区间估计与假设检验141.2.3 区间估计与假设检验的计算161.2.4 两个正态总体方差比σ21/σ22的估计与检验221.3 非参数检
# R语言SARIMA模型实例
## 介绍
在时间序列分析中，SARIMA（季节性自回归移动平均模型）是一种常用的模型，用于预测具有季节性变动的数据。本文将教你如何使用R语言实现SARIMA模型，进行时间序列预测。
## 流程图
下面是整个实现SARIMA模型的流程图，用于指导你的操作。
```mermaid
graph LR
A(获取数据) --> B(理解数据)
B --> C(拟合
目录引言1. 文件1.1 文件命名1.2 文件组织1.3 文件内部结构2. 语法2.1 对象命名2.2 空格2.2.1 逗号前后2.2.2 圆括号前后2.2.3 双重花括号{{ }} 里侧两边2.2.4 二元操作符前后2.3.5 额外的空格2.3 函数调用2.3.1 命名参数2.3.1 赋值2.4 控制流2.4.1 花括号的使用规范2.4.2 行内语句2.4.3 不明确的类型强制转换2.4.4 s
采用单片机等微处理器采集一些“线性”传感器数据时，注意这里的线性是指相似于线性变化，比如NTC热敏电阻、PT100铂电阻、PH复合电极传感器，这些传感器的变化特性类似于二维坐标轴上的一条斜线。如下图可以看出数据点基本在一条斜线的附近，那么我们的目的是通过单片机运行程序来求出这条斜线所对应的函数表达式。 &
# R语言做SARIMA模型拟合图
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用R语言实现SARIMA模型拟合图。SARIMA模型是一种用于时间序列预测的强大工具，可以帮助我们分析时间序列数据中的趋势和季节性。在本文中，我将以一个步骤的方式来教你如何使用R语言进行SARIMA模型拟合图的实现。
## 步骤
下面是实现“R语言做SARIMA模型拟合图”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-07-29 08:05:33
1787阅读
R语言爬取北京二手房房价众所周知北京的房价一直居高不下，2019年房价到底在北京各个区呈现怎样的分布趋势呢？ 今天我们用爬虫方法在某知名房产交易网站上获取房价有关数据，从而进行数据清洗及数据可视化展示。数据爬取###################
#沟通交流Q群 116712023
###################
pacman::p_load(XML,rvest,jiebaR,dply
R语言中的sarima函数是一个强大的时间序列分析工具，它可以根据给定的时间序列数据进行季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model）的拟合和预测。sarima函数不仅可以输出模型的拟合结果和预测结果，还可以直接生成多种图形以帮助用户理解时间序列数据的特征和模型的效果。
在使用sarima函数之前，我们首
# R语言中的SARIMA模型系数p值检验
在时间序列分析中，SARIMA（季节自回归积分滑动平均）模型是一种重要的方法，用于处理季节性和非季节性的时间序列数据。本文将指导您如何检测SARIMA模型中系数的p值，以确保模型的有效性。
## 流程概述
以下是实现SARIMA模型系数p值检验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装和加载必要的
AIMA模型是一种著名的时间序列预测方法，主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。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
转载
2023-05-26 15:37:38
952阅读
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列分析方法，能够对非平稳时间序列进行建模和预测。本文将详细介绍ARIMA模型的建模步骤，包括数据预处理、模型识别、参数估计和模型检验等环节，旨在帮助读者全面了解ARIMA模型的应用过程。一、数据预处理在进行ARIMA建模之前，首先需要进行数据预处理，包括数据收集、数据清洗、数据转化等
本文从传统的时间序列SARIMAX算法讲解销量预测模型。 主要涉及到python的pandas、statsmodels、joblib等模块，通过对多个模型进行并行网格搜索寻找评价指标MAPE最小的模型参数，虽然供应链销量预测可供使用的模型非常多，但是作为计量经济学主要内容之一，时间序列因为其强大成熟完备的理论基础，应作为我们处理带有时序效应数据时首要尝试的模型类型，且往往效果不错。本文只是从代码的
# R语言中ARIMA模型和SARIMA模型结果一样
## 引言
在时间序列分析中，ARIMA（自回归移动平均）模型是一种经典的建模方法，用于预测未来的时间序列。它可以捕获时间序列的长期趋势、季节性和周期性。然而，当数据存在季节性或周期性时，ARIMA模型可能无法很好地准确预测。针对这种情况，引入了SARIMA（季节性自回归移动平均）模型，它通过添加季节性分量来改进ARIMA模型的预测能力。然
原创
2023-09-15 11:11:18
238阅读
本文假设你对pycharm和github都有一定的了解，并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能。废话不多说，下面图文详解，全是干货。windows和linux一样配置的，有些路径不一样而已环境：pycharm 2016，git 2.8，github账户，windows一、配置Pycharm不管你用哪种方法，进入pycharm的配置菜单。选择上图中的version contro
转载
2023-06-14 08:42:32
65阅读
利用所学的R语言，对于2019-ncov的数据进行处理，并预测新增和累计人数情况。 给的xlsx文件如下图：导入数据1.加入xlsx读取数据包，查看数据情况 library(xlsx) data<-read.xlsx(‘D:b.xlsx’,colNames=FALSE,rowNames=TRUE,sheet=2,rows=1:4) sheet表示excel中的sheet rows表示数据的多
转载
2023-08-02 20:56:03
364阅读
文章目录一、SARIMA背景简介二、代码关键节点2.1 准备部分2.1.1 定义待传入参数的模型和评分2.1.2 定义一组要测试的参数组合2.2 调参部分2.2.1 给各参数组合评分2.2.2 得到最优评分模型，并使用2.3 完整代码：(在原文基础上有调整)三、手工选参vs自动选参的 `aotu_arima()`3.1 针对如下的原始数据3.2 应用`aotu_arima()`简介&结果
# R语言对SARIMA模型做一步一步的预测
## 一、整个流程
下面是使用R语言对SARIMA模型进行一步一步预测的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入数据 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 拟合SARIMA模型 |
| 步骤四 | 模型诊断 |
| 步骤五 | 预测 |
## 二、具体步骤及代码
### 步骤一：导入数
动机传统时间序列预测中最常使用到的时间序列模型有以下五种，包括：自回归(AR)模型移动平均(MA)模型自回归移动平均(ARMA)模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型。自回归AR模型以时间序列的前一个值和当前残差来线性地表示时间序列的当前值，而移动平均MA模型则用时间序列的当前值和先前的残差序列来线性地表示时间序列的当前值。ARMA模型是AR模型和
转载
2023-08-12 20:01:46
0阅读
ARMA、ARIMA和SARIMA1 背景知识1.1 自回归模型（AR）描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测，自回归模型必须满足平稳性。自回归（AR），就是指当前值只与历史值有关，用自己预测自己p阶自回归，指当前值与前p个值有关求常数u与自回归系数ri自回归模型的限制 （1）自回归模型是用自身的数据来进行预测，即建模使用的数据与预测使用的数据是同一组数据； （2）必
