股票分析,利用AR模型建模,实现预测。python实现,AR的特殊解法
2022-02-03 11:11:04 2KB PYTHON AR
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伯格法,周期图法,平均法和AR模型法对功率谱进行谱分解
2022-01-12 21:37:46 1KB matlab
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采用AR模型,估计功率谱密度,包含实测数据
2022-01-10 21:03:09 4.42MB AR模型;估计功率谱 AR功率谱密度
背景: 用python画AR模型的时序图。 结果: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt AR(1)的时序图:x[t]=a*x[t-1]+e num = 2000 e = np.random.rand(num) x = np.empty(num) 平稳AR(1) a = -0.5 x[0] = 2 for i in range(1,num): x[i] = a*x[i-1]+e[i] plt.subplot(321,title = AR({0}):x[t]={1}*x[t-1]+e
2022-01-08 15:19:04 96KB ar模型 num plot
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ar模型matlab代码时间序列生成 Matlab代码,用于从不同类型的生成模型系统生成时间序列。 基本支持: 自回归过程: MkSg_AR ODE系统(动态系统或流程,包括JC Sprott进行的混沌和时间序列分析中包括的所有系统): MkSg_Flow 迭代地图(包括JC Sprott在“混沌和时间序列分析”中列出的所有地图): MkSg_Map 不相关的随机噪声(来自给定的分布): MkSg_Noise 自仿射过程: MkSg_SelfAffine 嘈杂的正弦波: MkSg_Sine 为参数不断变化的不同系统生成HCTSA文件 runScript.m
2021-12-28 17:16:36 80KB 系统开源
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MATLAB编写的AR模型预测数据,此方法常用语电力系统中预测短期负荷数据。
2021-12-27 20:48:18 344B matlab AR
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AR模型matlab程序
2021-12-08 19:17:03 2KB AR模型
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时间序列的AR模型,采用matlab编写
2021-12-03 14:49:06 318B 时间序列
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脑电信号(EEG)是一种研究脑活动的重要信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2~5种不同思维脑电信号进行预处理,用AR模型提取信号分段前后特征,最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较,实验表明,该方法达到很好的分类效果。
2021-12-02 14:48:24 839KB EEG信号 AR模型 特征提取
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