ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ,所以又称为box-jenkins模型.博克思-詹金斯法.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: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列

高频交易算法研发心得--WAVT指标(Warensoft交易量趋势指标)算法及应用 注:WAVT指标由Warensoft(王宇)原创. 前面聊了一系列的常见应用指标,包括短线.长线的指标,并且也无耐的指出每种指标的问题.当然每写一篇文章,也都是一次学习过程.经过一年多的学习研究,笔者也自创了一个应用指标,并将其命名为WAT指标,本次让我们一起来探讨一下,欢迎大家扔砖! 1.指标定义 WAVT:Warensoft交易量趋势(Warensoft Volume Trend),是根据一定时期内交易量描述

cat /etc/group nobody:x:500:用户组 : 口令 : 用户组编号 #查看用户信息 stunnel4:x:118:123::/var/run/stunnel4:/usr/sbin/nologin root:x:0:0:root:/root:/bin/bashroot用户 : x密码占位 : 用户编号0 : 用户组编号0 : 备注root :用户家目录 root : /bin/bash文件 用户名 : 密码占位 : 用户编号 : 用户组编号 : 备注 : 用户家目录 : 用户

又是因为傻逼错误浪费了半天时间 原题: 给定一棵N个节点的树,每个点有一个权值,对于M个询问(u,v,k),你需要回答u xor lastans和v这两个节点间第K小的点权.其中lastans是上一个询问的答案,初始为0,即第一个询问的u是明文. N,M<=100000 暴力自重...   树上煮席树,我和rapiz讨论了一段时间觉得区间不连续咋做啊 然后去膜黄学长的代码,顺间get到正解(然后瞬间写出程序,然后一个傻逼错误调了3h 在线段上搞煮席树搞得是前缀和,树上也可以搞一个树上前缀和然后搞

  LTE TDD与LTE FDD技术简介和比较 标签: 频分双工(FDD) 时分双工(TDD) LTE 摘要:UTRA 的长期演进(Long Term Evolution ,LTE) 技术存在LTE FDD和LTE TDD两大阵营,本文在比较分析TDD和FDD技术特点的基础上,对LTE TDD(即TD-LTE)的特有技术进行了总结,并结合中国移动现有的网络部署和TDD频段资源情况,对LTE TDD和LTE FDD的应用前景进行了初步分析. 1.引言 随着移动通信技术的蓬勃发展,无线通信系统呈现

所谓的数据稠化,就是补全缺失的数据.因为在数据库表中,存储的数据经常是稀疏的(sparse data),也就是不完整的.比如记录一个员工每个月的销售额,用这么一个销售表来记录:SalesRecord(Name(姓名),Date(日期),Sales(销售额)),假设某个月这个员工请假没上班,对应的没有销售额,一般也不会将这个员工的销售额存储为0,而是直接不存储,这样在销售表中就会产生缺失的行,导致的结果就是这些销售数据在时间上是不连续的,或者说就是缺失的.为了后续的一些统计,需要对数据进行补全也就

常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点

Linux介绍 Linux是一款开源的操作系统,免费,开源,安全,高效,处理高并发非常强悍,很多企业级开发项目都部署在Linux/UNIX上. 创始人:Linus Torvalds 林纳斯 Linux吉祥物:企鹅------tux Linux主要发行版: CentOS.Redhat.Ubuntu.Suse.红旗Linux 目前主要操作系统 windows.android.车载系统.MacOS.iOS.Linux.unix 安装 VMvare ContOS 虚拟机的网络连接三种形式说明 桥街模式

组管理与权限管理  文件/目录所有者  修改文件所有者 chown 用户名 文件名 创建文件所在组  groupadd 修改文件所在组 chgrp  组名  文件名 其他组:除文件的所有者和所在组的用户外,系统的其他用户都是文件的其他组. 改变用户所在组 uesrmod  -g  组名  用户名   权限的管理 rwx权限 rwx作用在文件 [x] :代表可执行(execute) rwx作用到目录 [r] :代表可读,ls查看文件目录内容 [w] :可以修改,目录内可以创建.删除.重命名目录 [

(图片来自百度) 数据 分析数据第一步还是套路------画图 数据看上去比较平整,但是由于数据太对看不出具体情况,于是将只取前300个数据再此画图 这数据看上去很不错,感觉有隐藏周期的意思 代码 #coding:utf-8 import csv import matplotlib.pyplot as plt def read_csv_data(aim_list_1, aim_list_2, file_name): i = 0 csv_file = csv.reader(open(file_na

时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.如餐饮销售预测可以看做是基于时间序列的短期数据预测, 预测的对象时具体菜品的销售量. 1.时间序列算法: 常见的时间序列模型; ​ 2.时序模型的预处理 1. 对于纯随机序列,也称为白噪声序列,序列的各项之间没有任何的关系, 序列在进行完全无序的随机波动, 可以终止对该序列的分析. 2. 对于平稳非白噪声序列, 它的均值和方差是常数.ARMA 模型是最常用的平稳序列拟合模型. 3. 对于非平稳序列, 由于它的方差和均值不稳定, 处理方法一

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&

1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量  进行观察测量,将在一系列时刻  所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列. 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.时间序列分析常用于国民宏观经济控制.市场潜力预测.气象预测.农作物害虫灾害预报等各个方面. 2 时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第

http://www.cnblogs.com/bicoffee/p/3838049.html

纪念一下,在心心念念想从会计本科转为数据分析师快两年后,近期终于迈出了使用R的第一步,在参考他人的例子前提下,成功写了几行代码.用成本的角度来说,省去了部门去买昂贵的数据分析软件的金钱和时间,而对自己来说,则是在数据分析又迈出了一步,往经济宽裕又迈出了一步,往财务自由又迈出了一步,不得不写个随笔纪念一下. 以及,有时候,入门真的没有想象中困难,关键是要找到入门的方法,一窍通,百窍通. 以下为代码.简而言之就是写了一个时间序列预测的代码,包括完整的数据导入,数据处理和数据输出过程.加载了forec

基于box-shadow实现的打点效果 理论上,box-shadow可以实现任意的图形效果,自然我们可以利用box-shadow生成我们的点效果,然后通过animation控制不同时间点点的数目就可以实现点点点... loading效果了~ 1. 渐进兼容支持CSS3 animation动画的浏览器显示的就是打点动画效果:对于不支持的浏览器,IE7/IE8显示的是真实的字符..., IE9浏览器虽然也是CSS3生成,但是是静态的,没有动画效果:此乃渐进兼容. 2. 实现原理首先HTML非常简单,

最近在搞VBA,在感叹Excel功能强大的同时,对于新接触的一门编程语言也很烦恼.很多基础的语法都要靠网上搜索.现总结一些学习到的心得. VBA高效删除不连续多行 在一个拥有几万条数据的Excel中,若要删除其中其些行数据,并且这些行是不连续的.那么用for循环遍历.判断后一条一条的删除的效率是很低的.那么有什么方法可以在1秒级别的时间里删除这些行呢? 大致思路是先将这些行连续起来,再批量删除. 可以借用一列数据进行辅助.for循环判断出将要删除的行,在辅助列的位置设置一个标志位,如“1”.再将

在最新版的 wordpress 系统中,依然存在着文章ID不连续显示的问题,也就是我们还没有上传多少文章,在数据库里的ID号已经很大了,也就是说如果我们的博客使用的是固定链接,那么在前台显示的ID相差会很大,比如第一篇文章是ID=2,那么第二篇可能就是ID=5或者ID=8了,这就是wordpress文章ID不连续显示的问题了. 其实这个也不能单纯的定义成wordpress的bug,毕竟人家的程序是这样设计的,可能程序上设计得过于完美了,但对于国内许多用户来说,可能更想要连续的ID吧,这样看起来更

时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗.认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延:他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料. ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记A