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论文研究 - 时间序列模型对消费品零售总额的实证分析
随着人民生活水平的不断提高,社会消费品总量在中国经济发展中占有重要地位。 其波动可以间接反映商品的需求和购买力,从而影响国家的宏观调控。 本文选择了2005年8月至2019年2月中国社会消费品的总量。使用EViews 7.2软件,利用计量经济学和金融时间序列中的序列波动的相关性分析,找到最合适的EGARCH(1 ,1)基于ARMA(1,0)的模型对中国社会消费品总量进行了实证分析,并得出结论,中国社会消费品总量具有杠杆效应。
2021-12-19 18:57:13
327KB
消费品零售额
EGARCH模型
杠杆效应
1
F检验定阶法-平稳时间序列模型的建立
二、F检验定阶法 1.基本思想(以一般情形和ARMA(p,q)模型为例) 先对数据拟合ARMA(p,q)模型(假设不含常数项),设其残差平方和为Q0,再对数据拟合 较低阶的模型ARMA(p-m,q-s),设其残差平方和为Q1。 建立原假设H0: 返回本节首页 下一页 上一页
2021-12-13 21:28:23
777KB
平稳时间序列
1
Forecasting-Models-R:使用时间序列模型对R中的英国GDP进行预测-源码
预测模型 使用时间序列模型对R中的英国GDP进行预测 使用的模型:ARIMA,auto.arima,Naive,ETS 对于模型性能评估,考虑了Diebold / Mariano测试和RMSE。 上传了项目摘要doc文件,以供详细参考。
2021-12-04 10:16:24
684KB
1
ADF检验的三种类型-平稳时间序列模型的建立
ADF检验的三种类型 第一种类型 第二种类型 第三种类型
2021-11-14 14:24:05
777KB
平稳时间序列
1
吴恩达 深度学习 第五课 作业
吴恩达老师的深度学习DeepLearning第五课序列模型终于放出来了,这是这几课的作业
2021-10-28 17:41:38
49B
吴恩达
深度学习
第五课
序列模型
1
seq2seq-attn:具有LSTM编码器解码器的序列到序列模型和注意事项-源码
注意神经网络的序列到序列学习 更新:检出的beta版本,完全支持seq2seq-attn的功能完全重写。 Seq2seq-attn将继续受支持,但是新功能和优化将集中在新代码库上。 在编码器-解码器为LSTM的情况下,以(可选)注意标准序列到序列模型的实现。 编码器可以是双向LSTM。 此外,还可以选择通过运行卷积神经网络,然后运行基于字符嵌入的用作输入)来使用字符(而不是输入单词嵌入)。 注意模型是从,Luong等。 EMNLP2015。我们将全球通用注意力模型与本文中的输入反馈方法结合使用。 输入进纸是可选的,可以关闭。 角色模型来自“ ,Kim等。 AAAI 2016年。 在基线模型之上还有很多其他选项,这主要归功于的出色。 具体来说,有一些功能可以实现: 。 Luong等人,EMNLP 2015。 Costa-Jussa和Fonollosa,ACL,2016年。 。
2021-10-26 10:05:11
2.51MB
Lua
1
时间序列预测14:如何开发用电量预测CNN模型详解 01 单变量多步时间序列预测
文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同,卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征,支持多变量数据,并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行,甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下: 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型; 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型; 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍
2021-10-24 18:11:02
63KB
变量
时间序列
模型
1
Min_NLP_Practice:使用CNN双向lstm和crf模型并带有char嵌入功能的中英文Cws Pos Ner实体识别工具。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能的一体化完成标记,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转换为序列模型。分词准确率约为93% ,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%-源码
CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具,使用CNN双向lstm和crf模型,并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能一体化的完成中文和英文分词,词性标注,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%。 提示 中文分词,词性标注,实体识别,在使用上述模型时,本质是就是标注问题!!!如果您第一次使用相关的模型,只需加上self.c
2021-10-18 22:10:58
52.4MB
nlp
tensorflow
crf
keras
1
深度学习序列模型-机器写诗词
tensorflow深度学习,使用encoder-decoder模型,进行诗词训练
2021-10-13 15:33:09
34.6MB
TensorFlow
seq2seq
诗词
1
ARIMA(,,静态预测结果-时间序列模型预测
ARIMA(8,1,8)静态预测结果
2021-09-15 09:49:00
1.78MB
时间序列
1
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