# 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型 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。

Hyperledger fabric 官方的basic合约，可以解压后查看合约代码（go文件）

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基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。

蓝桥杯历届真题解析（Java 大学 A,B,C 组）