下面对平稳性序列 建立 模型 ,偏相关系数在滞后1期后很快地趋向于0,所以取p=1 ,自相关系数图形具有拖尾性,所以初步判断为ar(1)模型。 参数估计 代码语言:javascript 复制 arima(dy,order=c(p,0,q))which.min(aiclist$AIC) 尝试不同的p和q的值,得出最优AIC的模型。 从AIC的结果来看,arima(2,1,1)模型...
题目:利用GM(1,1) 对以下数据进行预测,并对得到的模型进行三种检验。 利用GM(1,1)进行预测得到对应的结果: 分别对预测进行上述三种检验:(注:此处的结果与下方代码的输出结果对应) 1.相对残差检验 此处输出的为相对残差序列,发现相对残差序列都小于0.5%,因此认为模型的精确度高。 若每个序列都小于0.5%,就不用考...
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价,而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先...
灰色系统模型GM(1,1)的R语言实现[转] 1、建模 ##建立灰色模型GM(1,1)对应的函数 ##x表示原始数据数列,k表示数据个数 gm11<-function(x,k) { n<-length(x) x1<-numeric(n); for(i in 1:n) ##一次累加 { x1[i]<-sum(x[1:i]); } b<-numeric(n) m<-n-1 for(j in 1:m) { b[...
GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,多只能描述单调的变化过程。” 但是可以说应用最普遍了。多种灰色模型具体的理论推导及应用条件见《算法大全 第二十八章灰色系统理论及其应用》。 建模练习题的关键应用摘录如下,虽然借用了,但是自己还存在问题。
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价,而灰色模型 GM (1,1)和神经网...
plot( pred,type="b" ,main="ARIMA模型预测") 而arima模型预测的数据开始波动较大,到后面有逐渐平稳的趋势。 建立灰色模型GM(1,1)对应的函数 GM11<-function(x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列,t为预测个数,x为原始数据(训练数据+测试集)
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。 由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价,而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章...
从AIC的结果来看,arima(2,1,1)模型拥有最小的AIC值,因此为最优模型,因此将arima(2,1,1)模型作为最优模型。 对残差序列进行白噪声检验,通常考虑残差序列的随机性,即用伯克斯.皮尔斯 提出的I统计量进行检验,用修正的I统计量: Box.test(model$residuals,type="Ljung") ...
从神经网络模型预测的结果来看,未来的房价会有较平稳的增长。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化》。 点击标题查阅往期内容 线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例 ...