基于时变空时自回归模型的STAP算法

电视无功

向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) 这是把第 j 个扰动项对第 i 个变量从无限过去到现在时点的影响用方差加以评价的结果此处还假定扰动项向量的协方差矩阵 ? 是对角矩阵则 yi 的方差是上述方差的 k 项简单和 j = 1, 2, , k (9.5.2) i = 1, 2, , k (9.5.3) 向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) yi 的方差可以分解成 k 种不相关

matlab中的MVAR模型代码S-MVAR Matlab 工具箱允许分析计算 VAR 模型的参数，探索稀疏回归和状态空间 (SS) 模型的组合方法。 具体而言，研究的方法是：普通最小二乘分析、LASSO 回归、弹性网络回归、融合 LASSO 回归和稀疏组 LASSO 回归。 然后为多变量随机过程计算条件格兰杰因果关系 (cGC)，详细说明 [1]-[2]-[3]-[4]-[5] 中提供的结果。 [1]- Antonacci, Y.; 米纳蒂，L.； Faes L.; 珀尼斯 R.; 诺洛 G,; J.Toppi，A.Pietrabissa； 阿斯托尔菲L.; 通过人工神经网络估计 Granger 因果关系：在生理系统和混沌电子振荡器中的应用，PeerJ 计算机科学 2020，子。 [2]-Faes, L.; 马里纳佐，D.； Stramaglia, S. 多尺度信息分解：多元高斯过程的精确计算。 熵 2017, 19, 408。 [3]-巴内特，L.； Seth，状态空间模型的 AK Granger 因果关系。 物理。 修订版 E 2015, 91, 040101。 [4]-Anto

此例程将向量自回归 (VAR) 的参数估计映射到相应移动平均 (MA) 模型的参数估计中。 此函数的输出可用于构建 VAR 模型的结构脉冲响应函数。

张量 张量时间序列的因子和自回归模型 R包张量TS包括我们最近的论文中的方法，包括高维张量时间序列的因子模型和自回归模型。 要了解更多详细信息，请参阅手册文件以获取完整的文档。 安装 您可以使用以下方法从安装tensorTS的发行版本： install.packages( " tensorTS " ) 以及来自的开发版本，其中包括： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " ZeBang/tensorTS " )

使用matlab实现贝叶斯向量自回归模型，可用于经济学中的预测

研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。

根据 Kareem E. Baddour 提出的工作：“用于衰落信道仿真的自回归建模”，IEEE 无线通信交易，2005 年 7 月，此 MATLAB 函数可用于基于自回归模型生成时变瑞利衰落信道。

数学建模-自回归分布滞后模型（ADL）的运用实验指导.zip