数学建模国赛获奖论文整理，使用向量自回归做的论文集合，可以系统的学习向量自回归在数学建模中的应用，非常有用。

针对情感识别进行研究，提出基于主成分分析法（PCA）过滤小波变换结合自回归模型提取的信号特征方法，并基于梯度提升分类树以实现情感分类.将特征提取的重点放在脑电信号变化情况以及小波分量变化情况作为脑电信号特征.采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP，提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据.结果表明，算法对8种情感两两分类识别平均准确率为95.76%，最高准确率为98.75%，可为情感识别提供帮助.

回归模型分类（线性回归、自回归、面板回归）

narx的matlab代码使用NARX进行时间序列预测 该项目使用模型对从公交车上的驾驶循环测试获得的数据进行时间序列预测。 从同一条总线总共获得了25个数据系列（），对应于三个不同的数据系列。 在每个数据集中，对四个变量进行了实验量化：发动机扭矩，发动机转速，进气温度和排烟温度。 排气温度作为输出变量，其余3个作为NARX的输入。 图1：贝尔法斯特街头的公交车（） 存储库中包含五个不同的MATLAB脚本： 代码说明 数据预处理 数据预处理在中进行。 修改数据以创建单个训练数据集，其中包含25个时间序列中的22个。 训练中不涉及三个数据集，每个对应的驾驶循环一个，而是用于评估NARX的泛化能力。 图2：使用的25种排烟温度时间序列 训练 包括两个用于ANN训练的不同脚本。 训练具有10个隐藏神经元和2个输入延迟的NARX。此网络架构是通过反复试验确定的。 训练数据的典型划分为训练（70％），验证（15％）和测试（％）子集，以防止过拟合。 循环包含相同的训练过程。 训练了许多模型，量化了它们在3个测试数据集上的性能，但仅保存了“最佳”模型。 预言 包括两种预测脚本变体。 第一个（）对树测

张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子，。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络（编码器）用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络（解码器）进行参数化。 博客文章： ： 具有重要性采样的示例输出，用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor

Python变量 Python中的向量自回归模型

动态导航定位中观测噪声和系统噪声均假设为高斯白噪声，但实际应用中，观测噪声或系统噪声是不断变化的，很难准确给出，有色噪声存在导致姿态参数异常，影响估计精度。为了减弱有色噪声的影响，提出一种二阶自回归有色噪声抗差自适应算法。通过对有色噪声的特点进行分析，建立二阶自回归有色噪声的模型，然后利用抗差估计和自适应滤波相结合的方法，对经有色噪声修正后的信息进行动态滤波。将提出的算法与基于高斯白噪声卡尔曼滤波，以及考虑有色观测噪声的卡尔曼滤波算法应用到车载GPS/DR组合导航系统中，进行仿真分析和比较，结果表明，该方法能有效的控制有色噪声和异常的影响。

压缩包里包括实现MVAR各个功能的20子函数，还有一个自己写的调用各个函数用来实现求EEG信号各通道相关性的脚本。另外还可以画出各通道相关性的图。

向量自回归和误差修正模型PPT

针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性，提出了一种基于差分自回归滑动平均( AＲIMA) 和小波神经.网络( WNN) 组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网.络模型强大的非线性关系映射能力，把交通流时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分。采用差.分自回归滑动平均模型预测交通流序列的线性部分，用小波神经网络模型预测其非线性残差部分，最终合成为整个交通.流序列的预测结果。计算机仿真结果表明: 组合模型的预测精度高于AＲIMA 模型和WNN 模型各自单独使用时的预测精.度，组合模型可以提高交通流预测精度，是交通流预测的有效方法。