11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
它将每个变量表示为其自身滞后值和其他变量滞后值的线性函数。数学表示VAR(p)模型可以表示为:其中,是k维随机向量,c是k维常数向量,是k×k系数矩阵,是k维白噪声向量。优势可以捕捉多个变量之间的相互作用允许进行系统的冲击响应分析适用于预测相互关联的时间序列局限性参数数量随变量数量的增加而迅速增加...
伯恩半导体取得基于辅助有源滤波等的连续时间Sigma-Delta调制器...
与传统前馈架构的连续时间Sigma-Delta调制器相比,本发明,具有更平缓的带外信号传递函数(STF)的滚降,实现更低的带外增益,从而实现更高的抗带外干扰的鲁棒性;能避免带外干扰带来量化器饱和甚至环路不稳定,并具有更低的时钟抖动灵敏度;降低了连续时间Sigma-Delta调制器的内在非线性导致的互调失真。本文源自:金融界...
灵魂拷问-前端到底能做些什么?--性能优化篇
节流是一种限制函数在一定时间内只能执行一次的技术。它通常用于处理高频率的事件,确保在指定的时间间隔内只执行一次目标函数。常见使用场景:滚动事件处理、窗口调整大小事件(与防抖结合使用)、定时更新数据(如API请求)等。防抖防抖是一种确保某个函数在一定时间内只被调用一次的技术。它通常用于处理用户输入事件...
无损传输线相位常数和无限带宽的研究
现在,两侧都是线电压,但左侧是v(x,t)相对于位置的导数,而右侧包括函数相对于时间的导数。由于我们想要正弦激励的稳态响应(如vs(t)=Acos(ωt)),我们可以使用电路理论中的相量概念。对于这种分析,我们可以假设输入是复指数电压Aejωt,而不是vs(t)=Acos(ωt),然后我们找到感兴趣的电压或电流信号。最后,我们...
Nat. Electron.:基于范德华界面结晶体管实现超低功耗可重构模糊...
随着物联网的迅速发展,边缘设备生成的数据量激增,促使计算从数据中心向网络边缘转移,以减少带宽需求、加快响应时间并降低功耗。在这一背景下,模糊逻辑系统因其能够通过简单直观的规则描述复杂系统而脱颖而出,尤其擅长处理不确定信息(如自然语言),并能够灵活适应不断变化的环境条件。因此,模糊逻辑系统在工业控制、健康监...
2025年浙江大学硕士研究生入学考试894《信号系统与数字电路...
(1)连续时间LTI系统的时域分析:卷积积分与性质(2)离散时间LTI系统的时域分析:卷积和与性质(3)LTI系统的基本性质(4)LTI系统的响应分解三.连续时间信号与系统的频域分析(1)连续时间周期信号的傅里叶级数与傅立叶变换(2)非周期连续时间信号的傅里叶变换...
马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据...
下图显示了对增长型股票收益率的脉冲响应函数。可以看出,对增长型股票收益率的正向冲击会对其他三个变量产生积极影响。具体来说,增长型股票收益率的正向冲击会导致价值型股票收益率、长期债券收益率和国库券收益率的上升。VARmodel=VAR(y,type="both")...
诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍
神经网络通常需要使用大量数据用来训练,通过最小化实际输出与期望输出值之间的差异,逼近真实值,可以把这一套“黑箱”的神经网络参数看作一个复杂的非线性函数。然而,这种训练方法存在“混沌盲”(ChaosBlindness)的缺点,即AI系统无法对系统中的混沌(或突变)做出响应。
对话MiniMax 闫俊杰:AGI 不是大杀器,是普通人每天用的产品
另一个客观原因是成本和响应时间,如果没有对模型的强掌控力,就很难掌握产品成本的变化,也无法调教对用户的响应时间。而且做产品你会遇到很多问题,什么问题可以解决?什么不能解决?怎么迭代?这些都需要你对技术的掌握。一个现实是,去年很多产品是用GPT-4做的,为什么没人做出一个媲美ChatGPT的体验?
大模型引领6G革命!最新综述探索「未来通信方式」:九大方向,覆盖多...
通过硬提示(hardprompt)或软提示(softprompt)的方法,冻结的预训练模型可以直接应用于预测任务,而无需重新训练。这种方法灵活且高效,特别适用于短期预测和电信领域中需要即时响应的场景。3.精调大语言模型以提升预测能力使用低秩适应(LoRA)和层归一化调优(LNT)等参数高效的精调技术,可以将通用领域的LLM调...