arma模型matlab代码py-ARFIMA 此Python代码是在我在LARIS（）实习期间开发的。 该代码已改编自Simone Fatichi（）的Matlab代码ARFIMA Simulations。 正如Boris Podobnik和H. Eugene Stanley：“去趋势互相关分析：一种用于分析两个非平稳时间序列的新方法”（2008）（）所述，仅对该代码进行了测试，以生成信号。 即，对于固定为N的信号，固定为0 <d <0.5，正常的随机噪声：er = np.random.normal（0,1，N）并且没有其他输入。 此python代码实现了一个函数来生成ARFIMA（自回归分数整数移动平均值）模型。 这些模型概括了ARIMA（自回归综合移动平均线）和ARMA（自回归移动平均线）模型。 ARFIMA模型允许使用差分参数的非整数值，并且在建模具有较长内存的时间序列时很有用。 该模型通常表示为ARFIMA（p，d，q）模型，其中d是微分参数，p和q分别是模型的自回归和移动平均部分的顺序。 此包使用numpy包（）

matlab分时代码BVAR连接 描述 这是一种用户友好的Matlab GUI，它对贝叶斯多主题向量自回归（VAR）模型实施了变分推理方法，以便基于静止状态功能MRI数据来推理有效的大脑连通性。 建模框架使用贝叶斯变量选择方法，以允许在主题级别和小组级别同时推断有效的连接性。 它还可以灵活地将多模式数据（尤其是结构性DTI数据）集成到现有结构中。 我们开发的变分推理方法可实现方法的可扩展性，并能够根据数据的全脑分割来估计主题级和小组级的大脑连接网络 下面的手稿中描述了变分方法的方法论和详细实现： Chiang，S.，Guindani，M.，Yeh，HJ，Haneef，Z.，Stern，JM和Vannucci，M.（2017）。 使用多模态神经影像数据进行多主体有效连通性推理的贝叶斯矢量自回归模型。 人脑映射，38，1311-1332。 Kook，JH，Vaughn，KA，DeMaster，DM，Ewing-Cobbs，L.和Vannucci，M.（2020年）。 BVAR-连接：用于大脑连接网络推理的多主题向量自回归模型的变分贝叶斯方法。 神经信息学的出现。 内容和安装。 该存储库包含

目的压缩感知理论突破了传统的Shanon-Nyquist采样定理的限制,能够以较少的采样值来进行原信号的恢复。针对压缩感知图像重建问题,提出一种基于优化加权全变差(TV)的复合正则化压缩感知图像重建模型。方法提出的重建模型是以TV正则化模型为基础。首先,为克服传统TV正则化会导致重建图像的边缘和纹理细节部分模糊或丢失的缺点,引入图像的梯度信息估计权重,构建加权TV的重建模型。其次,利用全变差去噪(ROF)模型对权重进行优化估计,从而减少计算权重时受噪声的影响。再次,将非局部结构相似性先验和局部自回归性先验引入提出的加权TV模型,得到优化加权TV的复合正则化重建模型。最后,结合投影法和算子分裂法对优化模型求解。结果针对自然图像的不同特性,使用复合正则化先验进行建模,实验结果表明上述重建问题通过本文方法得到了很好的解决,加权TV正则化先验使得图像的平坦区域和强边重建较好,而非局部结构相似性先验和局部自回归性先验能够保证图像的精细结构部分的重建效果。结论与其他基于TV正则化的重建模型相比,本文模型的重建性能无论是在视觉效果还是在客观评价指标上都有明显的提高。

多元广义自回归条件异方差模型（GARCH），即多元GARCH或MGARCH。用于多元建模及预测。

介绍向量自回归与误差修正模型的PPT课件，经济分析时要用到。

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

AR自回归模型matlab代码宏观经济和金融预测工具箱 MATLAB 中金融和宏观经济预测的代码库（Python 和 R 版本正在进行中） 联系维克多塞勒米 () 了解更多信息。 请使用署名。 支持的型号 AR：自回归模型 ARDI：因子增强自回归模型 PLS：偏最小二乘法 ENET：弹性网 LASSO：最小绝对收缩和选择 KRR：核岭回归 SVR：支持向量回归 RF：随机森林集成 NN：前馈神经网络 TVPSV：时变参数随机波动率 MS：马尔可夫切换 CSR：完全子集回归 参考 PG Coulombe、M.Leroux、D.Stevanovic 和 S.Surprenant。 机器学习如何用于宏观经济预测？，2020 年。 G. Elliott、A.Gargano 和 A.Timmermann。 完全子集回归。 计量经济学杂志，2013 年。 公关汉森。 测试卓越的预测能力。 商业与经济统计杂志，2005 年。 PR Hansen、A. Lunde 和 JM Nason。 模型置信度集，计量经济学，2011 年。 T. Hastie、R. Tibshirani 和 J. Friedm

这一章所讲述的向量自回归模型（Vector Auto regression, VAR）以及向量误差修正模型（Vector Error Correction, VEC）的估计与分析。同时也给出一些检验几个非稳定变量之间协整关系的工具

自回归模型扩展matlab代码，包括arx、armax模型，及其最小二乘，递归最小二乘求解，共三个代码

SARIMAX模型 具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线