11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

其中,B是后移算子,m是季节性周期,\phi(B)和\theta(B)分别是非季节性AR和MA多项式,\Phi(B^m)和\Theta(B^m)分别是季节性AR和MA多项式。优势可以处理具有季节性模式的时间序列能够捕捉复杂的时间依赖结构适用于多种具有周期性的数据局限性模型复杂度高,参数估计可能困难需要较长的时间序列才能得到可靠...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

每个时间序列数据看起来像这样:很明显它们是非平稳的。因此需要试着对它们差分。现在,情况稍好一些。但是似乎存在季节性,这是一种规则的、周期性的数据集变化,但为了简单起见,我们忽略它。该序列并不完全平稳,所以将使用VAR和VARMA模型。在Python中,可以使用statsmodels轻松实现VAR和VARMA建模VAR建模对于VAR建模,我...

《抓娃娃》杀疯了,“西虹市喜剧”的生命周期能有多长?

早期《夏洛特烦恼》《羞羞的铁拳》《李茶的姑妈》都改编自开心麻花同名舞台剧,从舞台剧首演到电影上映,几乎都间隔了两三年的时间。一方面,这些作品基本都经过了舞台剧市场的验证,有一定的市场基础;另一方面,由于舞台剧的尺度、抛梗方式、表演方式、制笑机制与电影有很大的区别,不当的改编方式也导致这些作品被诟病...

房价何处寻底?195个房价周期的大数规律

我们的设定是:1)单周期实际房价下跌深度小于20%的,定义为常规周期;2)单周期实际房价下跌深度在20%-35%的,定义为小型房价泡沫;2)单周期实际房价下跌深度超过35%的,定义为大型房价泡沫。最终,我们在1970年以来58个经济体的季度实际房价序列中,提取了195个房价周期。195个周期中,可以被认定为泡沫危机的有68个,占...

大模型时代的时间序列分析(一)

二是2023年的TimesNet。TimesNet通过多周期的分解,把1D的时间序列转换为2D的时间序列,再用2D的卷积核同时提取周期间与周期内的信息,取得了优秀的效果。三是2024年的TimeMixer。TimeMixer的基本动机是:同一时间序列在不同的尺度上会表现出不同的模式。所以TimeMixer把时间序列下采样到多种尺度,再把每种尺度按季节...

华泰证券:全球PPI同比序列延续回升趋势

4月全球多国CPI同比序列呈下行趋势,美国CPI同比序列在连续两月上行后迎来回落,相对3月下行0.1pct至3.4%;日本CPI同比序列相对3月下行0.2pct至2.5%;德国4月CPI同比与3月基本持平,录得2.2%;与上述国家不同,中国4月CPI同比小幅回升,由3月的0.1%上行至0.3%(www.e993.com)2024年11月15日。从周期滤波的角度看,全球主要国家CPI同比的PCA第一主成...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

pandas生成时间序列时间戳(timestamp)固定周期(period)时间间隔(interval)importpandasaspdimportnumpyasnp#TIMES的几种书写方式#2016Jul1;7/1/2016;1/7/2016;2016-07-01;2016/07/01rng=pd.date_range('2016-07-01',periods=10,freq='3D')#不传freq则默认是D...

PyTimeTK: 一个简单有效的时间序列分析库

时间序列分析是数据科学的重要组成部分,特别是在金融、经济、天气预报等领域。它包括分析随时间收集或索引的数据点,以确定趋势、周期或季节变化。由于时间序列数据的复杂性所以分析时间序列需要复杂统计方法,我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久的Python时间工具包PyTimeTK,它可以帮我们简化时间序列分析的很多步骤。

高精度室内定位技术——UWB

无线UWB技术最基本的工作原理是发送和接收脉冲间隔严格受控的高斯单周期超短时脉冲,超短时单周期脉冲决定了信号的带宽很宽,接收机直接用一级前端交叉相关器就把脉冲序列转换成基带信号,省去了传统通信设备中的中频级,极大地降低了设备复杂性。无线UWB技术采用脉冲位置调制PPM单周期脉冲来携带信息和信道编码,一般工作脉宽...

诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

序列分析中的共同进化模式。距离图显示氨基酸之间的空间关系。神经网络的示意图。多个循环周期如何逐步完善最终结构。第一种人类设计的蛋白质结构这个结构的独特性和历史意义在于:1.全新设计这是第一个完全从头设计(denovodesign)的蛋白质结构。