《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。
《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》制作了大量新增或增强的-函数。《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的另一特点是包含很多有用的附录．例如，回顾了有关期望、方差、协方差、相关系数等概念．筒述了条件期望的性质以及最小均方误差预测等内容，这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容。
2022-05-08 17:04:33
33.55MB
1
时间序列分析是人类认识与探索自然规律的一种普遍方式。为了准确预测时间序列
数据，机器学习作为人工智能领域研究的基础，对复杂时间序列分析有着绝对的优势，
因此研究机器学习算法对分析时间序列有着重要的意义。针对传统时间序列分析方法对时间序列预测准确度不高问题，提出一种改进的SAMLSTM融合算法。通过研究目前针对时间序列预测效果较好且基于机器学习的通用算法支持向量机(SVM)与循环神经网络(RNN)的方法，发现SVM主要是对线性可分数据进行分类的方法，RNN虽然对序列有着保存以往信息能力，但容易发生梯度消失现象导致预测效果不佳。长短期记忆神经网络(LSTM)是为了解决RNN无法处理远距离长序列依赖问题，通过加入门结构方式很好地避免了发生梯度消失问题;自注意力机制(SAM)的目的是帮助模型对每个样本数据赋予不同的权重，提取出影响数据分析预测的关键信息。构建SAM-LSTM融合算法，综合两者算法的各自优势，实验选取电力负荷需求量数据和日最高温度气象数据，对比SVM算法、RNN算法、LSTM算法以及SAMLSTM算法对时间序列预测准确度及误差值......
关键词:时间序列分析;机器学习;SAM
2022-04-27 16:05:48
8.6MB