车流量建模是车联网（vehicular Ad Hoc network，VANET）路由、多媒体接入协议、无线算法设计的基础。准确的车流量模型将对智能交通系统（intelligent transportation system，ITS）实时调度和车联网的信息安全起到十分重要的作用。基于上海市的交通流量数据，利用自回归（auto regressive，AR）模型与神经（back-propagation，BP）网络模型对车流量实测数据进行了仿真对比，给出了相应的预测结果。研究发现，两个模型均能有效地对数据进行跟踪与预测，但对不同时段数据预测的准确性有所不同。研究结果将为未来智能交通应用、车联网的理论研究等提供有力依据。
2022-12-27 07:26:11
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1.持久性模型
2.快速检查自相关_corr()
3.快速检查自相关_lag_plot()
4.数据集线图
5.自回归模型
6.自回归模型 (2)
7.自相关图_autocorrelation_plot()
8.自相关图_plot_acf()
2022-12-02 19:28:17
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基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释
包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步
可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等
2022-12-02 14:29:50
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AR模型阶数确定
有几种方法来确定。如 Shin 提出基于 SVD的方法，而 AIC和 FPE方法是目前应用最广 泛的方法。 若计算出的 AIC较小，例如小于 -20，则该误差可能对应于损失函数的 1e-10级别， 则这时阶次可以看成是系统合适的阶次。
2022-11-21 10:25:00
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摘要：提出建立中国人口预测的半参数自回归模型，基于线性回归选取的显著性变量，利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程，并且对中国2004～2009年人口进行了预
2022-11-16 15:06:31
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针对星空背景下卫星跟踪中运动小目标与伪目标交会造成的跟踪漂移问题, 提出一种基于多域卷积神经网络(MDNet)与自回归(AR)模型的空中小目标自适应跟踪方法。 对用MDNet采集到的图像序列第1帧的正样本进行bounding-box回归模型训练; 再训练用最小信息准则和最小二乘法确定阶数和参数的AR模型, 估计目标运动轨迹并预测目标位置; 最后, 将该目标位置作为MDNet的采样中心, 约束采样候选区域, 用bounding-box回归模型调整目标位置。 实验用8种跟踪方法测试了8组场景复杂的视频序列, 结果表明, 本文方法的成功率及平均覆盖率均显著高于其他7种典型算法, 具有较高的精确性和稳健性。
2022-06-29 17:50:48
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