1.ARIMA移动预测模型 2.数据集 3.数据拟合寻找系数 4.自相关 shampoo-sales.csv

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

尽早建立全国性碳排放交易市场,是我国实现可持续发展的重要一步,然而我国区域经济千差万别,各具特色,如何整理好不同区域间的差异,克服区域差异成为了摆在政府工作者面前的一道难题。同时,由于碳市场特殊的金融性质,其与传统金融市场的关联可谓是密不可分。利用向量自回归(VAR)模型探讨了金融市场对不同区域碳市场的影响,结果表明,传统金融市场兴衰与碳市场存在长期稳定的均衡关系,北京、天津碳市场与传统金融市场的关联关系最为显著,市场敏感度与市场调整能力最强;上海、深圳碳市场对于金融市场的反应敏感,市场运行机制较为完善,但市场调整能力较弱;广东、湖北碳排放交易市场与利率关联程度最低,市场敏感度与市场调整能力均逊于其他市场。

AR模型阶数确定 有几种方法来确定。如 Shin 提出基于 SVD的方法，而 AIC和 FPE方法是目前应用最广 泛的方法。 若计算出的 AIC较小，例如小于 -20，则该误差可能对应于损失函数的 1e-10级别， 则这时阶次可以看成是系统合适的阶次。

摘要：提出建立中国人口预测的半参数自回归模型，基于线性回归选取的显著性变量，利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程，并且对中国2004～2009年人口进行了预

基于最小均方误差(MMSE)准则提出一种宽带信号波达方向(DOA)估计算法。将宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号，采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示，根据稀疏表示得到信号源个数和DOA估计。该算法不仅有超分辨率能力，而且不必预先知道信号源个数。此外，本算法能对相干信号源进行DOA估计而不需要解相关预处理。仿真结果验证了该算法的有效性。

论文《基于小波分析的ARIMA模型的股价预测——以中信银行的收盘价为例》中滑动ARIMA模型代码与结果

向量自回归模型(VAR)学习代码

提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先，采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构，分离出原始序列中的高频部分和低频部分；然后对低频部分构建过程神经网络模型，对低频部分采用自回归模型；最后将两种模型的预测值叠加，得到原序列的预测值。

针对星空背景下卫星跟踪中运动小目标与伪目标交会造成的跟踪漂移问题, 提出一种基于多域卷积神经网络(MDNet)与自回归(AR)模型的空中小目标自适应跟踪方法。 对用MDNet采集到的图像序列第1帧的正样本进行bounding-box回归模型训练; 再训练用最小信息准则和最小二乘法确定阶数和参数的AR模型, 估计目标运动轨迹并预测目标位置; 最后, 将该目标位置作为MDNet的采样中心, 约束采样候选区域, 用bounding-box回归模型调整目标位置。 实验用8种跟踪方法测试了8组场景复杂的视频序列, 结果表明, 本文方法的成功率及平均覆盖率均显著高于其他7种典型算法, 具有较高的精确性和稳健性。