简述时序建模的Box—Jenkins方法论的步骤?相关知识点: 试题来源: 解析 第一,平稳化。这可利用差分变换、对数变换或者两者同时使用,以使其自相关函数呈现出指数衰减的特征。 第二,识别并估计模型。如前述,识别是在ACF和PACF的形状的指导下,确定ARMA的p,q值。模型估计,一般会用到非线性最小二乘法。 第三,诊断。
不难发现,每家店铺的销售量波动情况基本一致,每年的销售量的季节波动趋势也几乎完全一致.而且销售额按年成增长趋势。 2.建模准备 2.1 建模流程 2.1.1周期性分解 Python里面的statsmodels工具包里面有针对周期性分解的函数seasonal_decompose,我们先用它来观察一下时间序列,四张图分别为 原始时序图,趋势图,季节图,残差...
时间序列的Box-Jenkins建模思想主要包括如下哪些步骤? A.对原序列进行平稳性检验, 如果序列不平稳, 通过差分变换或者其他变换, 使序列平稳 B.进行诊断分析, 残差检验 C.通过相关系数法或准则函数法, 确定ARMA模型的阶数p和q D.估计模型的未知参数, 并检验参数的显著性 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 ...
基于加权支持向量机的移动建模方法及其在软测量中的应用(英文) 学习算法和基于这种算法的移动建模方法.利用这种建模方法对Box-Jenkins煤气炉和重油催化裂化(FCCU)装置进行分析建模,并与其它不同建模方法进行比较,显示了该方法的优点... 冯瑞,张玥杰,张艳珠,... - 《自动化学报》 被引量: 121发表: 2004年 ...
通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国1966-2006年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对中国2007-2010的年度GDP进行了预测.模型实证分析的结果表明:在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的...
【摘要】基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,利用SPSS软件对平安银行市盈率数据进行时间序列分析,综合各种条件确定了最佳ARMA模型.最后利用所建模型对平安银行市盈率进行了预测.实证分析的结果表明:Box-Jenkins方法及其模型在银行业市盈率时间序列分析建模与预测方面,具有较高的精确度和可行性. 【总页数】5页(P1-4,...
简述时序建模的Box—Jenkins方法论的步骤?查看答案更多“简述时序建模的Box—Jenkins方法论的步骤?”相关的问题 第1题 简述时序图的建模步骤。 点击查看答案 第2题 时序数据可以采用深度神经网络模型来建模实现预测分析。 点击查看答案 第3题 简述时序逻辑电路的特点。说明时序逻辑电路与组合逻辑... 简述时序逻辑...
第1步:测试和确保平稳性 要使用Box-Jenkins方法对时间序列进行建模,该系列必须是静止的。静止时间序列表示没有趋势的时间序列,其中一个具有...”等。 在我们进行下一步之前,我们应用适当的差分顺序(d)使时间序列静止。 第2步:识别p和q 在此步骤中,我们通过使用自相关函数(ACF)和部分自相关函数(PACF)来确定自...
摘要: 应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原达日地区2001年1月2004年1月降水量序列进行了ARMA建模分析,验证了达日地区月降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型.关键词:Box-Jenkins方法 月降水量 时间序列分析 ARMA模型 ...
Box-Jenkins模型 1. Based on singular value decomposition(SVD) and recursive generalized extended least squares(RGELS),a new recursive algorithm of parameter estimation for Box-Jenkins model is proposed. 基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法。 2. Ba...