当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测，另一方面，回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息，但不允许处理ARIMA模型中可以处理的细微时间序列动态。在本文中，我们帮助客户考虑如何扩展ARIMA模型，以便允许其他信息被纳入模型中。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。 一．安装 目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动态回归。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后，我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型，在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中，我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为 t，回归时长为 s，则一直使用 当作自变量来预测 。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型
使用机器学习方法，可以从个体的脑功能连通性中以适度的准确性预测认知表现。然而，到目前为止，预测模型对支持认知的神经生物学过程的洞察有限。为此，特征选择和特征权重估计需要是可靠的，以确保具有高预测效用的重要连接和环路能够可靠地识别出来。我们全面研究了基于健康年轻人静息状态功能连接网络构建的认知性能各种预测模型的特征权重-重测可靠性(n=400)。尽管实现了适度的预测精度(r=0.2-0.4)，我们发现所有预测模型的特征权重可靠性普遍较差(ICC＜0.3)，显著低于性别等显性生物学属性的预测模型(ICC≈0.5)。较大的样本量(n=800)、Haufe变换、非稀疏特征选择/正则化和较小的特征空间略微提高了可靠性(ICC＜0.4)。我们阐明了特征权重可靠性和预测精度之间的权衡，并发现单变量统计数据比预测模型的特征权重稍微更可靠。最后，我们表明，交叉验证折叠之间的特征权重度量一致性提供了夸大的特征权重可靠性估计。因此，如果可能的话，我们建议在样本外估计可靠性。我们认为，将焦点从预测准确性重新平衡到模型可靠性，可能有助于用机器学习方法对认知的机械性理解。
《非线性模型预测控制的现状与问题》是期刊《控制与决策》在2001年第4期上刊载的一篇论文。《控制与决策》是EI检索期刊，2019年复合影响因子2.640，综合影响因子1.579。
但是您的客户需要快速理解。他们没有意愿或时间去处理任何太乏味的事情，即使模型可以稍微准确一些。简单性是商业中非常重要的模型选择标准。
Jason Brownlee 2017年3月17日 我们用于对新数据进行预测的机器学习模型称为最终模型。 在应用机器学习时，如何训练出一个最终模型这可能是大家的一个疑惑。 初学者通常会问以下问题：
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
为保证移动机器人动态环境下的运行安全性，须结合轨迹重规划实现实时绕障；针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题，为实现高效高精移动机器人运动控制，提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器。
在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
作者：Jose A. Arjona-Medina、Michael Gillhofer、Michael Widrich、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
大多数3D重建方法可能仅恢复高达全局尺度模糊度的场景属性。我们提出了一种新的单视图度量方法，该方法可以仅使用在无约束条件下获取的单眼图像来恢复由物体的3D高度或地面以上的相机高度以及相机的方向和视野参数表示的场景的绝对比例。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值方法
来自谷歌的研究者提出了一种新的人像重照明和背景替换系统，可对图像背景进行替换，生成的肖像图的光照条件与新背景保持一致，还能有效地去除图片中的强光，细节恢复较好。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
《基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制》是期刊《吉林大学学报(工学版)》在2020年7月1日网络首发的一篇论文。《吉林大学学报(工学版)》目前属于三类高质量期刊，是EI收录期刊，2019年复合影响因子1.347，综合影响因子0.741。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
简单地说，以太坊中的iban账号是以太坊为了和传统的银行系统对接而引入的概念， web3.js中提供了以太坊地址和iban地址之间的转换方法。 iban：国际银行账号 iban这个概念源于传统的银行系统，其英文全称为International Bank Account Number， 即国际银行帐号。iban的作用是为全球任意一家银行中的任意一个账户 生成一个全球唯一的账号，以便进行跨行交易。一个iban账号看起来像这样： XE7338O073KYGTWWZN0F2WZ0R8PX5ZPPZS iban地址
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益
编者言：本文主要侧重对视频帧中时间对齐的研究，提出了一种迭代对齐的方式来精细视频帧之间的对齐，从而成功的刷新了众多视频low-level领域的成绩！代码也已开源！
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
机器之心发布 作者：陈涵晟（同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生） 距离 CVPR 2022 各大奖项公布没多久，来自同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生陈涵晟为我们解读最佳学生论文奖。 本文解读我们获得 CVPR 2022 最佳学生论文奖的工作《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation》。论文研究的问题是基于单张图像估计物体在 3D 空
假设一个固定交付的项目，这个开发项目是构建一个应用程序，时间表是一年。在项目进行期间可能出现什么问题？
关于Web设计的未来趋势，我相信很多文章都有涉及。下面就让我带你总结一下哪些才是真正的预言。
背景：精神病学治疗反应的生物标记物仍然难以捉摸。功能性磁共振成像(fMRI)已经显示出了希望，但低可靠性限制了典型的fMRI测量方法(例如，平均脑信号)作为治疗成功的先兆的效用。值得注意的是，虽然在历史上被认为是噪声源，但大脑信号的时间变异性作为神经疗效的个体差异的敏感和可靠指标继续获得动力，但还没有被检验与精神治疗结果的关系。
在许多生产管理者眼中，生产作业计划是不重要的，如果我们只停留在小加工作坊的规模，大脑就能把一个月的订单、物料、资源记得清清楚楚，那么生产计划排程的必要性确实不太大，但事实上，随着生产规模的扩大，人脑已经不可能完成如此大数据量的存储功能，这时就到了生产管理的Excel时代，许多生产管理人员对Excel使用非常熟悉，并乐在其中，但如果要问他计划的详细信息，计划的优劣以及可执行性问题，这就遇到了困难，道理很简单，Excel只是将数据的存储从大脑移到了电脑，增大了容量，却仍然没有实质性的改进，但Excel的存储作用却是不言而喻的，它是生产计划排程数据准备的重要手段,但Excel相对于文本来说只是多了一个方便操作的表格，并没有严格的二维数据关系，这时就到了生产管理的ERP/MES时代。
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