对移动平均线有一定了解的人都会发现移动平均线理论存在一个缺点，那就是移动平均线的信号具有一定的滞后性，这是制约移动平均线运用的最大因素。介绍了均线的计算方法.从它的计算方法中也能看出目前均线的数值要受到前一阶段股价的影响，而且均线的计算时期越长，则其受到前期股价影响的时间越远。这是均线的优点也是均线的缺点。优点不讨论了，前面的所有都是基于这一优点的，说它是缺点就是指均线在时间上的滞后性。具体表现为
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2023-12-27 10:00:31
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原因：回归算法将使用您提供的时间窗口中的值作为样本，以最大程度地减少误差。假设您正在尝试预测时间t的值。输入是以前的收盘价，即t-20到t-1的最后20个输入的时间序列窗口（假设样本输入的timestamp是20）。回归算法可能会学习在时间t-1或t-2处的值作为预测值，因为这样不需要做什么就可以达到优化的误差之内了。这样想：如果在t-1值 6340，那么预测 t时刻为6340或在t + 1时为6
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2023-09-07 18:25:07
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四、使用缓存1、使用Output Cache缓存数据提供缓存功能是ASP.net中非常强大的一种功能。曾看到过某些评测说：ASP.net程序的性能比SUN的JSP应用程序性能快上几倍，实际上，该评测程序非常重要的一点就是使用了很多ASP.net的缓存功能。 如果你的组件是要在Asp.net应用程序中运行，你只要把System.Web.dll引用到你的项目中就可以了。然后用HttpRuntime.
教程1：线性回归target = weight_1 * feature_1 + weight_2 * feature_2 + bias时间步(Time-step)特征Hardcover = weight * time + bias把这里的时间称为：时间虚拟变量(time dummy)，因为这是假的时间。 滞后(lag)特征Hardcover = weight * lag_1 + bias
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2024-01-04 13:45:15
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本文我介绍一下我发明的在自动驾驶中使用的滞后碰撞检测法。滞后碰撞检测的基本原理可以参考我的论文：Dynamic Motion Planning Framework for Autonomous Driving in Urban Environments 核心思想就是把碰撞检测脱离开来，不再放在cost function里面，通常来说，很多人都会将碰撞检测作为cost function 中的一项，如
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2024-08-10 13:37:53
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时间序列的回归拟合使用线性回归方法预测时间序列问题。过程使用时间序列特有的两个特性：滞后性（lags）和时间步长（time steps）。时间序列问题：在预测应用中，通常使用固定频率记录，比如每天，每月时间步长时间步长特征是我们可以直接从时间索引推导出来的特征。最基本的时间步长特征是time dummy，他计算序列从开始到结束的时间步长。如果一个序列的值，可以从他出现的时间开始预测，那么他就是时间
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2023-12-14 01:48:35
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理论推导 机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起： 首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得
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2024-08-29 15:28:43
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1 如何测量得到一个不稳定环节的稳定性？断开闭环系统，测量开环频率特征。可以通过比较输入正选信号与输出振幅比逐点画图，也可以用系统分析仪。这样可以画出伯德图奶奎斯特图，从而分析频率特性。2增加系统的开环增益，对于闭环控制系统的性能有怎样的影响？增大了系统无阻尼震荡频率，减小系统的阻尼比，降低了系统的动态性能。误差系数有所增大，减小了稳态误差，因而提高了系统的精度。3滞后\超前串联校正能够改善系统性
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2024-06-22 21:51:53
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将回归应用于时间序列问题本篇文章结构如下:自回归-理论和数学在Python中实现的自动回归自回归-选择最好的参数值结论自回归术语 AutoRegression (AR) 与来自统计的常规回归密切相关。 唯一的问题是 AR 模型使用来自相同输入变量的滞后格式数据——这就是 AutoRegression 的 Auto 部分。AutoRegression 的预测能力有限，就像简单的移动平均线一样。 该算
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2024-03-01 12:25:12
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1.平稳的时间序列 级数的平均值不应是时间的函数，而应是常数；该特性被称为同调； 第i项和第（i + m）项的协方差不应该是时间的函数。除非时间序列稳定，否则将无法建立时间序列模型。在违反固定标准的情况下，首要条件是使时间序列平稳，然后尝试使用随机模型预测该时间序列。带来这种平稳性的方法有多种。其中一些是趋势消除，差异化等。2.随机漫步（小女孩走象棋）X（t）= X（0）+ Sum
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2024-04-24 07:50:33
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参考自：数字图像处理第三版-冈萨勒斯 平滑滤波用于模糊处理和降低噪声。模糊处理常用于预处理任务中，如在目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。通过线性或非线性平滑滤波也可降低噪声。线性滤波器均值滤波器（均值平滑、均值滤波）平均值或加权平均值 常见的平滑处理应用就是降低噪声。它会去除与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域。然而，由于图像边缘也是由图像灰度尖锐变
# 教你实现消除时间滞后性的机器学习模型
实现一个消除时间滞后性的机器学习模型可以帮助我们更好地处理时间序列数据。在本篇文章中，我将详细讲述整个实现流程，并提供相应的代码示例。我们将紧密跟随步骤，确保你能在这个过程中学习到必要的知识。
## 实现流程
首先，我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 05:49:09
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前文讲到APM的三阶互补方案，之前附的图是从学长博客里面抠的，感觉还不是很详细，于是自己就画了下，顺便重新理一下思路。上图中下标为O的表示原始量（Origion）,C表示矫正后的量（Correction）,a,v,s这些一目了然，表示加速度、速度、位置，其中带下标c的表示融合后的状态量，即在控制中用作实际反馈的量，读者可以结合上图与上文博客后面所贴的相关代码、注释阅读。链接如下：四旋翼定高篇之惯导
前言果然还是督促着有点动力，这样就能保证每天学到知识，昨天看了相关的视频以及讲义，还运动了半小时，现在把知识要点整理了一下；信息与信息化的概念信息的定义：香农：信息就是不确定性的减少。维纳：信息就是信息，既不是物质，也不是能量。信息的特点：客观性（真伪性）：也叫事实性，不符合事实的信息不仅没价值，还有副作用。动态性：信息随着时间的变化而变化。层次性：信息可分为战略级、管理级和操作级。传递性：信息在
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2024-06-13 13:16:07
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信息与信息化的概念 信息系统生命周期 信息系统战略规划政府信息化与电子政务 企业信息化与电子商务企业门户企业应用集成信息的概念及特点信息的定义香农：信息就是不确定性的减少维纳：信息就是信息，既不是物质，也不是能量（控制论角度）信息的特点客观性（真伪性）：也叫事实性，不符合事实的信息不仅没价值，还有副作用。动态性：信息随着时间的变化而
第4关：循环原油金额换算任务描述 本关任务：编写一个循环实现原油金额计算的程序。用户输入原油价格和带有单位的数量，计算并显示金额。用户可连续输入带有单位的字符，直到用户输入n或N。相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 如何执行循环语句循环语句while循环 while<条件>: <语句块1> <语句块2>当条件为True时，执行语句块1的语句。注意条件后面有
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2024-01-08 12:05:13
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C语言编程中，文件操作是一项基础且重要的技能。然而，很多初学者在读取文件时，常常会掉入一个经典的“陷阱”——错误地使用feof函数来判断文件是否读取完毕，导致程序输出多余的、非预期的结果。一、 基础：创建一个文件并写入内容让我们先从最基本的操作开始：创建一个名为 test.txt 的文件，并向其中写入5个字符'a'。这是后续所有读取操作的基础。代码案例 1：文件写入#inclu
中国天气网讯 今明天(7月27日至28日)，华北、东北等地降雨有所减弱，但部分地区仍有大到暴雨，近期当地强降雨频繁，需注意防范次生灾害。在降水较少波及到的华北南部、黄淮到四川盆地、江南西部等地，高温闷热天气持续，四川盆地、陕西关中部分地区最高气温可达40℃，需注意防暑。
华北东北降雨有所减弱 东南沿海降雨频繁
昨天，华北、东北多地出现强降雨天气，南方降雨也发展增多。监测显示，昨
交叉滞后面板模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM）说到随机截距交叉滞后模型（Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM），就不得不提及交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM）
Cross-lagged panel analysis is an analytical s
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2023-09-20 19:53:36
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# Python中如何计算滞后互相关性
滞后互相关性是时间序列分析中的一个重要工具，它可以揭示两个时间序列之间的相关性，尤其是在时间上延迟的情况下。本文将详细探讨如何在Python中计算滞后互相关性，并提供实际代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是滞后互相关性？
滞后互相关性（Cross-Correlation）用于测量两个时间序列之间的相似性。具体而言，它可以评估一个序列相对
