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如何对自己做的php网站加密建筑工程网格化管理实施方案2024最新版

如何对自己做的php网站加密,建筑工程网格化管理实施方案2024最新版,温州做网站建设公司,做精神科网站#x1f506; 文章首发于我的个人博客#xff1a;欢迎大佬们来逛逛 ARMA预测 时间序列是按时间顺序的一组数字序列 时间序列的特点#xff1a; 现实的、真实的一组数据#xff0c;时间序列背后是某一现象的变化规律#xff0c;时间序列预测就是学习之前的规律来预测后面… 文章首发于我的个人博客欢迎大佬们来逛逛 ARMA预测 时间序列是按时间顺序的一组数字序列 时间序列的特点 现实的、真实的一组数据时间序列背后是某一现象的变化规律时间序列预测就是学习之前的规律来预测后面的值 算法流程 判断时间序列数据是否平稳若非平稳需要做差分处理判断适合时间序列的模型以及进行模型定阶参数估计产生模型利用模型进行预测,评估预测结果可选绘制预测图像 代码实现1 预测指定的 L 个数据。 function [ret_predict] mfunc_ARMA_L(trainData,L)% ARMA预测% params: % trainData: 训练原始数据 Shape: (1,n)% L: 预测数据个数 % returns:% predict: 预测的值 Shape:(1,L)% 判断时间序列数据是否平稳 1代表平稳0代表不平稳is_stable adftest(trainData);if is_stable 1disp(时间序列数据平稳.);elsedisp(时间序列数据不平稳正在进行差分处理!);diff_trainData diff(trainData); % 进行差分处理disp(差分处理完成!);end% 利用自相关图和偏相关图判断模型类型和阶次figure(1)autocorr(diff_trainData) %绘制自相关函数 - MA[ACF,Lags,Bounds]autocorr(trainData);figure(2)parcorr(diff_trainData) %绘制偏相关函数 - AR% 自相关和偏相关函数难以判断时可以用AIC准则求出最好阶数%确定阶数的上限limround(length(trainData)/10); %数据总长度的1/10if lim10lim10;%如果数据太长了就限定阶数endid_trainDataiddata(trainData);%saveData[];for p1:limfor q1:limnumarmax(id_trainData,[p,q]); %armax对应FPE最小AICaic(num); %AIC可以衡量阶数好不好saveData[saveData;p q AIC]; hotMatrix(p,q)AIC;endend%AIC越小越好% 绘制阶数热力图figure(3)for i1:limy_index(1,i){[AR ,num2str(i)]};x_index(1,i){[MA ,num2str(i)]};endH heatmap(x_index,y_index, hotMatrix, FontSize,12, FontName,宋体);H.Title AIC定阶热力图; %AIC越小越好% 利用阶数得到模型min_indexfind(saveData(:,3)min(saveData(:,3)));p_bestsaveData(min_index,1); %p的最优阶数q_bestsaveData(min_index,2); %q的最优阶数model armax(id_trainData,[p_best,q_best]);% 利用模型预测,对划分的测试集测试% Llength(testData); 参数中给出 pre_data[diff_trainData;zeros(L,1)];pre_data1iddata(pre_data); % 做成时间序列预测pre_data2predict(model,pre_data1,L);pre_data3get(pre_data2);%得到结构体pre_data4pre_data3.OutputData{1,1}(length(diff_trainData)1:length(diff_trainData)L);%从结构体里面得到数据%显示全部data1[diff_trainData;pre_data4];%全部的差分值if is_stable0 %非平稳时进行差分还原data_pre1cumsum([trainData(1);data1]);%还原差分值elsedata_pre1data1;end% 最终预测data_pre2data_pre1(length(trainData)1:end);%最终预测值figure(4)plot(1:length(trainData),trainData,--,LineWidth,1)hold onplot(length(trainData)1:length(trainData)L,data_pre2,--,LineWidth,1.5)hold onxlabel(time)ylabel(price)legend(真实值,预测值)ret_predict data_pre2; % 返回值 end代码实现2 输入一个 test测试真实值检查预测值与真实值的相似度。 function [ret_predict] mfunc_ARMA(trainData,testData)% ARMA预测% params: % trainData: 训练原始数据 Shape: (1,n)% testData: 测试比较数据 Shape(1,L)% returns:% predict: 预测的值 Shape:(1,L)% 判断时间序列数据是否平稳 1代表平稳0代表不平稳is_stable adftest(trainData);if is_stable 1disp(时间序列数据平稳.);elsedisp(时间序列数据不平稳正在进行差分处理!);diff_trainData diff(trainData); % 进行差分处理disp(差分处理完成!);end% 利用自相关图和偏相关图判断模型类型和阶次figure(1)autocorr(diff_trainData) %绘制自相关函数 - MA[ACF,Lags,Bounds]autocorr(trainData);figure(2)parcorr(diff_trainData) %绘制偏相关函数 - AR% 自相关和偏相关函数难以判断时可以用AIC准则求出最好阶数%确定阶数的上限limround(length(trainData)/10); %数据总长度的1/10if lim10lim10;%如果数据太长了就限定阶数endid_trainDataiddata(trainData);%saveData[];for p1:limfor q1:limnumarmax(id_trainData,[p,q]); %armax对应FPE最小AICaic(num); %AIC可以衡量阶数好不好saveData[saveData;p q AIC]; hotMatrix(p,q)AIC;endend%AIC越小越好% 绘制阶数热力图figure(3)for i1:limy_index(1,i){[AR ,num2str(i)]};x_index(1,i){[MA ,num2str(i)]};endH heatmap(x_index,y_index, hotMatrix, FontSize,12, FontName,宋体);H.Title AIC定阶热力图; %AIC越小越好% 利用阶数得到模型min_indexfind(saveData(:,3)min(saveData(:,3)));p_bestsaveData(min_index,1); %p的最优阶数q_bestsaveData(min_index,2); %q的最优阶数model armax(id_trainData,[p_best,q_best]);% 利用模型预测,对划分的测试集测试Llength(testData); pre_data[diff_trainData;zeros(L,1)];pre_data1iddata(pre_data); % 做成时间序列预测pre_data2predict(model,pre_data1,L);pre_data3get(pre_data2);%得到结构体pre_data4pre_data3.OutputData{1,1}(length(diff_trainData)1:length(diff_trainData)L);%从结构体里面得到数据%显示全部data1[diff_trainData;pre_data4];%全部的差分值if is_stable0 %非平稳时进行差分还原data_pre1cumsum([trainData(1);data1]);%还原差分值elsedata_pre1data1;end% 最终预测data_pre2data_pre1(length(trainData)1:end);%最终预测值figure(4)subplot(2,1,1)plot(1:length(trainData),trainData,--,LineWidth,1)hold onplot(length(trainData)1:length(trainData)L,testData,--,LineWidth,1.5)hold onplot(length(trainData)1:length(trainData)L,data_pre2,--,LineWidth,1.5)hold onxlabel(time)ylabel(price)legend(真实值,测试数据真实值,预测值)ret_predict data_pre2; % 返回值wuchasum(abs(data_pre2-testData)./testData)./length(data_pre2);title_str[ARMA法, 预测相对误差为,num2str(wucha)];title(title_str)subplot(2,1,2)plot(1:L,testData,--o,LineWidth,1.5)hold onplot(1:L,data_pre2,--*,LineWidth,1.5)hold onxlabel(time)ylabel(price)legend(真实值,预测值)title_str[ARMA法, 预测相对误差为,num2str(wucha)];title(title_str) end
http://www.sadfv.cn/news/249054/

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