一.时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平…

时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第二步处理,已经得到平稳时间序列.要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的d.q.p,得到ARIMA模型.然后开始对得到的模型进行模型检验 一.时间序列平稳性 1.判断是否平稳 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内…

时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂.为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型,如向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC). 在经典的回归模型…

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模…

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q…

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,…

Select模型原理 利用select函数,推断套接字上是否存在数据,或者是否能向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入堵塞状态. select參数和返回值意义例如以下: int select ( IN int nfds,                           //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds,      //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds…

asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析…

什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型. 1. ARIMA的优缺点 优点: 模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量. 缺点: 1.要求时序数据是稳定的(stationary),或者是通过差分化(differencing)…

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio…