A documentação é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 Lx03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. A Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione o seu CountryTutorial PDF Sobre a caixa de ferramentas A caixa de ferramentas OrGanic Environment for Reservoir computing (Oger) é uma caixa de ferramentas Python, lançada sob a LGPL. Para a construção rápida, treinamento e avaliação de arquiteturas de aprendizagem modular em grandes conjuntos de dados. Ele cria funcionalidade em cima do Kit de ferramentas modular para processamento de dados (MDP). Usando o MDP, o Oger fornece: Facilmente construindo, treinando e usando estruturas modulares de algoritmos de aprendizagem Uma ampla variedade de métodos de aprendizado de última geração, como PCA, ICA, SFA, RBMs. Você pode encontrar a lista completa aqui. A caixa de ferramentas Oger cria funcionalidade em cima do MDP, como: Validação cruzada de conjuntos de dados Grid-searching espaços de parâmetros grandes Processamento de conjuntos de dados temporais Treinamento baseado em gradientes de arquiteturas de aprendizado profundo Interface para o Speech Processing, Recognition e Automatic Annotation Kit ) Além disso, vários nós MDP adicionais são fornecidos por Oger, como: Nó de reservatório Nó de reservatório de vazamento Nó de regressão de Ridge Núcleo de Máquina de Boltzmann Restrito Restrito (CRBM) Nó de Perceptron Instalação Consulte aqui para obter instruções sobre como baixar e instalar a caixa de ferramentas. Introdução Há um tutorial geral e exemplos que destacam algumas funções-chave de Oger aqui. Uma versão pdf das páginas do tutorial está aqui. Documentação da API Você pode encontrar aqui uma documentação da API gerada automaticamente. Bugs e solicitações de recursos Você pode enviar bugs ou solicitações de recursos adicionais usando o sistema de rastreamento de problemas em github. ugent. be para este repositório. Uma tarefa NARMA (Non-linear AutoRegressive Moving Average) não linear de 30ª ordem com um reservatório padrão Este código está disponível como examplesnarma30demo. py. Primeiro criamos o conjunto de dados, com um comprimento de amostra de 1000 timestaps e dez exemplos (este é o valor padrão, portanto, ele não é explicitamente passado) no total. Ambos x e y são listas de 2D numpy arrays. Oger herda a convenção de dimensionalidade do MDP, então as linhas representam timesteps e as colunas representam sinais diferentes. Em seguida, construímos o nó do reservatório: Como você pode ver, especificamos um número de parâmetros do reservatório passando argumentos de palavras-chave, como a dimensionalidade de entrada, dimensionalidade de saída eo dimensionamento dos pesos de entrada. Você pode encontrar uma lista completa dos argumentos ReservoirNode e seus valores padrão na documentação (TODO: link). Em seguida, construímos o nó de leitura que é um nó linear treinado usando regressão de cume. Usamos os dois nós para construir um fluxo e ativar a verbosidade: Tomamos as nove primeiras amostras de xey, e as colocamos em uma lista da seguinte forma: Isso ocorre porque os fluxos esperam seus dados em um determinado formato (retirado do MDP Documentação): dataiterables é uma lista de iteráveis, um para cada nó no fluxo. Os iteradores retornados pelos iteráveis devem retornar matrizes de dados que são então usadas para o treinamento do nó (então as matrizes de dados são o x para os nós). Observe que os arrays de dados são processados pelos nós que estão na frente do nó que recebe treinamento, de modo que a dimensão de dados deve corresponder à dimensão de entrada do primeiro nó. Em vez de uma matriz de dados x os iteradores também podem retornar uma lista ou tupla, onde a primeira entrada é x e as seguintes são args para o treinamento do nó (por exemplo, para treinamento supervisionado). Assim, no nosso caso, o primeiro elemento da lista (o x0: -1) é usado como entrada para o nó reservatório e o segundo elemento da lista (o zip (x0: -1, y0: -1)) É usado para treinar a leitura linear, alimentando o primeiro argumento do zip () como entrada para o primeiro nó, e usando o segundo argumento do zip () como alvo para o treinamento. Nosso fluxo pode então ser treinado nos dados de treinamento: Aplicar o fluxo treinado aos dados de teste (o décimo exemplo no conjunto de dados, lembre-se que Python usa indexação baseada em zero) é então tão simples quanto: Podemos então computar e imprimir o NRMSE Como segue: Documentação a é um vetor constante de deslocamentos, com n elementos. A i são n-by-n matrizes para cada i. Os Ai são matrizes autorregressivas. Existem p matrizes autorregressivas. 949 t é um vector de inovações não correlacionadas em série. Vetores de comprimento n. Os 949 t são vetores aleatórios normais multivariados com matriz de covariância Q. Onde Q é uma matriz de identidade, salvo indicação em contrário. B j são n-by-n matrizes para cada j. As B j são matrizes de média móvel. Existem q matrizes de média móvel. Xt é uma matriz n-by-r representando termos exógenos em cada momento t. R é o número de séries exógenas. Termos exógenos são dados (ou outras entradas não modificadas) além da série de tempo de resposta y t. B é um vetor constante de coeficientes de regressão de tamanho r. Portanto, o produto X t middotb é um vetor de tamanho n. Geralmente, as séries temporais y t e X t são observáveis. Em outras palavras, se você tiver dados, ele representa uma ou ambas as séries. Você nem sempre sabe o deslocamento a. Coeficiente b. Matrizes autorregressivas A i. E matrizes de média móvel B j. Normalmente, você deseja ajustar esses parâmetros aos seus dados. Consulte a página de referência da função vgxvarx para ver formas de estimar parâmetros desconhecidos. As inovações 949 t não são observáveis, pelo menos em dados, embora possam ser observadas em simulações. Lag Representação do Operador Há uma representação equivalente das equações auto-regressivas lineares em termos de operadores de retardamento. O operador de atraso L move o índice de tempo de volta em um: L y t y t 82111. O operador L m move o índice de tempo para trás por m. L m y t y t 8211 m. Na forma de operador de lag, a equação para um modelo de SVARMAX (p. Q. R) torna-se (A 0 x 2212 x2211 i 1 p A i L i) y t a X t b (B 0 x 2211 j 1 q B j L j) x03B5 t. Esta equação pode ser escrita como A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t. Um modelo VAR é estável se det (I n x2212 A 1 z x 2212 A 2 z 2 x 2212. x2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Esta condição implica que, com todas as inovações igual a zero, o processo VAR converge para um Como o tempo passa. Veja Luumltkepohl 74 Capítulo 2 para uma discussão. Um modelo VMA é inversível se det (I n B 1 z B 2 z 2. B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Esta condição implica que a representação VAR pura do processo é estável. Para obter uma explicação de como converter entre modelos VAR e VMA, consulte Alterando Representações de Modelo. Veja o capítulo 11 de Luumltkepohl para uma discussão sobre os modelos VMA invertíveis. Um modelo VARMA é estável se sua parte VAR é estável. Da mesma forma, um modelo VARMA é inversível se sua parte VMA é invertible. Não existe uma noção bem definida de estabilidade ou de invertibilidade para modelos com entradas exógenas (por exemplo, modelos VARMAX). Uma entrada exógena pode desestabilizar um modelo. Construindo Modelos VAR Para entender um modelo de séries temporais múltiplas, ou vários dados de séries temporais, geralmente você executa as seguintes etapas: Importe e pré-processa dados. Especifique um modelo. Estruturas de Especificação sem Valores de Parâmetro para especificar um modelo quando você deseja que o MATLAB x00AE estime os parâmetros Estruturas de Especificação com Valores de Parâmetro Selecionados para especificar um modelo onde você conhece alguns parâmetros e deseja que o MATLAB estime os outros Determinando um Número Apropriado de Lags a determinar Um número adequado de defasagens para seu modelo Ajustar o modelo aos dados. Ajustando Modelos a Dados para usar o vgxvarx para estimar os parâmetros desconhecidos em seus modelos. Isso pode envolver: Modificação de Representações de Modelo para alterar seu modelo para um tipo que vgxvarx manipula Analisar e prever usando o modelo ajustado. Isto pode envolver: Examinando a estabilidade de um modelo ajustado para determinar se seu modelo é estável e invertible. Modelo VAR Previsão para prever diretamente a partir de modelos ou para prever usando uma simulação de Monte Carlo. Cálculo de respostas de impulso para calcular as respostas de impulso, que fornecem previsões baseadas numa alteração assumida numa entrada para uma série temporal. Compare os resultados das previsões de seus modelos com os dados disponíveis para a previsão. Para um exemplo, veja Estudo de Caso do Modelo VAR. Seu aplicativo não precisa envolver todas as etapas deste fluxo de trabalho. Por exemplo, você pode não ter quaisquer dados, mas sim simular um modelo parametrizado. Nesse caso, você executaria apenas as etapas 2 e 4 do fluxo de trabalho genérico. Você pode iterar através de algumas dessas etapas. Exemplos Relacionados Selecione seu paísModelagem ARMA A funcionalidade de modelagem ARMA automatiza os passos de construção do modelo ARMA: adivinhando parâmetros iniciais, validação de parâmetros, teste de bondade de ajuste e diagnóstico de resíduos. Para usar essa funcionalidade, selecione o ícone correspondente na barra de ferramentas (ou o item de menu) Aponte para o exemplo de dados em sua planilha, selecione a ordem correspondente do modelo de componente autorregressivo (AR) ea ordem do modelo de componente de média móvel , Testes de bondade de ajuste, diagnóstico residual e, finalmente, designar um local em sua planilha para imprimir o modelo. Após a conclusão, a função de modelagem ARMA fornece os parâmetros dos modelos selecionados e o cálculo de testes selecionados no local designado da sua planilha.
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