直接从静态的函数图上看不太容易理解，还是做成动画比较好。 下图是电感的，用红色表示电压，蓝色表示电流。如果接上理想的直流电压表、直流电流表，可以观察到电压的变化超前于电流，电流的变化滞后于电压。...image.png 理解超前滞后这一概念用相量图是最好的，从测量数据来观察或者从静态波形上观察都不太直观而且容易出错。下图是电容的。电压的变化滞后于电流，电流的变化超前于电压。...横坐标是-ωt时，电容的电压的变化仍然滞后于电流，电流的变化仍然超前于电压。因为此坐标系左方是未来，而右方是过去。 ? 下图是电阻的。电压函数电流函数同相。 ?...下图是三者串联的情况，没画相量图和波形图。但从指针的变化可以判断：电流相同时，电感和电容的电压函数反相。...用不同的颜色描述电压的大小，蓝色>黄色>红色；用不同的粗细和箭头描述电流的大小和方向，而且把电感、电容充能的效果也做进去了，电流最大时电感磁场能最大，电容电场能最小。
Python Pandas 高级教程：高级时间序列分析 Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的高级时间序列分析技术，并通过实例演示如何应用这些功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...移动窗口操作 6.1 移动平均 # 计算7天的移动平均 time_series_data['rolling_mean'] = time_series_data['value'].rolling(window...滞后和超前 8.1 滞后 # 滞后一期 time_series_data['lag_1'] = time_series_data['value'].shift(1) 8.2 超前 # 超前一期 time_series_data...总结 通过学习以上 Pandas 中的高级时间序列分析技术，你可以更灵活地处理和分析时间序列数据。这些方法包括重采样、移动窗口操作、滞后和超前、季节性分解、自相关和偏自相关分析以及时间序列模型的拟合。
然而，由于方程组右侧存在滞后因变量，即使是大的估计也会有偏差（尼克尔，1981）。...与脉冲响应函数类似，我们使用矩阵将冲击正交化，以隔离每个变量对预测误差方差的贡献。正交化冲击 有一个协方差矩阵 ，可以直接分解预测误差方差。...更具体地说，m变量对变量n的ℎ步预测误差方差的贡献可以计算为 在应用中，贡献通常相对于变量的ℎ步超前预测误差方差进行归一化。...使用相同的调查，但具有不同的时间段和不同的工人子样本，因此结果可能不具有直接可比性。 下面是使用模型选择，用于以工时和工资的前四个滞后期为工具的一到三阶面板VARs。...由于子样本中的所有妇女的工作时间和工资并不是在所有年份都被观察到的，所以被剔除的观察值的数量会随着作为工具变量的滞后阶数而增加。
这些数据中有很多是类型数据，因此需对其进行一定的处理，便于反映捕捉这些变量的每周平均需求的特性，如：Avg_orders_cat_week。 根据不同类别，制定了反映周价格波动的比率。...我们提出的第二类特征是超前和滞后特征，这是时间序列预测的核心。一个显而易见的问题是，我们将数据滞后多少时间步？ ?...需求的自相关图显示，最佳滞后数为2（如果这些值不在锥体范围内，则相关性在统计上显著，否则可能是偶然的）。 在选择了最优滞后参数后，我们创建了超前-滞后特征，并建立了预测模型所需的数据库。...得到的均方根误差为0.31；R平方误差为：0.89。 ? 特征重要性图直观显示出滞后特征是下周需求最重要的预测因子。 使用预测模型的价值 这个行业亏损的主要原因是易腐物品的保质期有限。...假设我们的随机森林回归预测结果显示订单是5个，而实际观察到的销售额是6个，我们低估了我们的需求，因此失去了一个订单，我们称之为“订单损失”。
将不同数量的滞后观察作为LSTM模型输入时间步长使用所产生的影响。 使用不同数量的滞后观察和为LSTM模型匹配神经元数所产生的影响。 让我们开始吧。 ?...具体来说，就是将数据组为输入和输出模式，上一时间步长的观察值可作为输入用于预测当前时间步长的观察值。 转化观察值使其处在特定区间。...将重复次数增至30或100次可能或得出更加可靠的结果。 总 结 在本教程中，你学习了如何研究在LSTM网络中将滞后观察作为输入时间步长使用。...具体而言，你学习了： 如何开发强大的测试工具，应用于LSTM输入表示试验。 LSTM时间序列预测问题中如何将滞后观察作为输入时间步长的使用。 如何通过增加时间步长来增加网络的学习能力。...你发现与预期不同的是，滞后观察作为输入时间步长使用并没有降低选定问题和LSTM配置的测试均方根误差。 本文作者 Jason Brownlee 博士是一位学术研究员、作家、专业开发者和机器学习从业人员。
首先研究在围手术期，不同意识状态的皮层振荡和皮层连接的变化。其次在麻醉持续阶段，观察皮层连接模式是静态变化还是动态变化的。...通过对所有被试的功率谱进行平均获得9个阶段的平均功率谱 功能连接计算 功能连接的计算指标为wPLI，该指标仅考虑两个信号的瞬时相位是超前还是滞后，较少受到容积传导效应和参考电极影响。...如果一个信号的瞬时相位始终超前或滞后于另一信号，则该相位被认为是锁定的，wPLI等于1；另一方面，如果两个信号的相位超前或者滞后关系是随机的，则wPLI会比较低。...对于每个子窗口，使用多窗口方法估计交叉谱密度，其中时间带宽乘积等于2，窗口的数量等于3；最后采用改编的fieldtrip函数计算每个子窗口的wPLI。...但是通过观察随后的手术和麻醉阶段，校正多个比较结果，并且与预充氧阶段相比，然后观察到动态连接性的变化后，发现在统计学上是不具有显著性差异的。与其他替代测量（例如，符号传输熵）可能得出不同的结果。
p=12260 ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。...它是对简单的自动回归移动平均线的概括，并增加了差分的概念。 该首字母缩写是描述性的。简而言之，它们是： AR： _自回归_。一种模型，它使用观察值和一些滞后观察值之间的依赖关系。 I： _综合_。...为了使时间序列平稳，使用原始观测值的差异（例如，从上一个时间步长的观测值中减去观测值）。 MA： _移动平均_。一种模型，该模型使用观察值与应用于滞后观察值的移动平均模型的残差之间的依赖关系。...我们可以将训练数据集分为训练集和测试集，使用训练集拟合模型，并为测试集上的每个元素生成预测。 鉴于对差分和AR模型的先前时间步长依赖于观察结果，因此需要滚动预测。...使用图和汇总统计信息来识别趋势，季节性和自回归元素，以了解差异量和所需滞后的大小。 参数估计。使用拟合过程来找到回归模型的系数。 模型检查。使用残差图和统计检验确定模型未捕获的时间结构的数量和类型。
它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中，您将发现如何使用Python开发用于时间序列数据的ARIMA模型。...它是对简单的自动回归移动平均线的概括，并增加了差分的概念。 该首字母缩写是描述性的。简而言之，它们是： AR： 自回归。一种模型，它使用观察值和一些滞后观察值之间的依赖关系。 I： 综合。...为了使时间序列平稳，使用原始观测值的差异（例如，从上一个时间步长的观测值中减去观测值）。 MA： 移动平均。一种模型，该模型使用观察值与应用于滞后观察值的移动平均模型的残差之间的依赖关系。...我们可以将训练数据集分为训练集和测试集，使用训练集拟合模型，并为测试集上的每个元素生成预测。 鉴于对差分和AR模型的先前时间步长依赖于观察结果，因此需要滚动预测。...使用图和汇总统计信息来识别趋势，季节性和自回归元素，以了解差异量和所需滞后的大小。 参数估计。使用拟合过程来找到回归模型的系数。 模型检查。使用残差图和统计检验确定模型未捕获的时间结构的数量和类型。
然而，现实并非如此，事件时间和处理时间之间的偏差不仅不是零，而且往往是基于底层输入源、执行引擎和硬件等特性的可变函数。...乍一看，这张图中在不同的时间域有两种类型的倾斜： 处理时间 理论线和红线之间的垂直距离代表处理时间域的滞后。这个距离说明，给定时间的事件发生的时间和被处理的时间之间有多少延迟。...关于滞后/偏移的真正要点是：因为事件时间和处理时间之间的整体映射不是静态的（滞后/偏移可以随时间任意变化），分析数据的时候不能只分析观察到数据的时间，而忽略数据的事件时间（事件实际发生的时间）。...因为处理时间和事件时间之间没有一致的相关性，一些事件时间数据最终会出现在错误的处理时间窗口中（出于分布式系统的固有滞后性，许多类型的输入源的在线/离线性质，等等），最终丢失正确性。...在无边界数据的背景下，无序和变量偏斜造成了事件时间窗口完整性问题：在处理时间和事件时间之间缺乏一个可预测的映射，用户如何确定他已经观察到了给定事件时间X内的所有数据？
作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。...也就是说，未来是过去和现在的延伸，并且能找到一条合适的函数曲线反映这种延伸。我们可以用时间为自变量，时间序列观察值为因变量，建立时间序列平滑模型。...在线性趋势和非线性趋势下，采用移动平均法和一次指数平滑法所预测的平滑值往往都落后于观察值，即存在所谓预测滞后现象，布朗单一参数线性指数平滑法较好地解决了这一问题。其计算公式为： ? ...St为时间序列第t期的平滑值，bt为时间序列第t期趋势的平滑值，m为预测的超前期数，Ft+m为时间序列第t+m期的预测值。 应用霍特双参数指数平滑法的关键在于选择一对合适的平滑常数α和γ。...使用温特线性和季节性指数平滑法的关键在于一组合理平滑常数组合α、β、γ的选择，从而使预测误差达到最小。
它以控制系统的传递函数（或频域传递函数）为基础，将系统的幅频特性（振幅-频率响应）和相频特性（相位-频率响应）以图形的方式展示出来。可以根据波特图理解和评估系统的稳定性、性能和鲁棒性。...波特图可以指导控制器的设计。通过调整控制器的参数，可以改变系统的频率响应，以满足特定的性能要求。波特图提供了反馈信息，帮助选择合适的控制器类型和参数，以达到期望的控制效果。...本文使用串联超前校正、串联滞后校正、滞后-超前校正及PID校正，进行控制器的设计。 三频段理论： 频率法串联校正 控制系统串联校正是一种用于改善控制系统性能的校正方法。...串联校正通过在控制系统中插入合适的校正环节，对系统进行调整和校正，以提高系统的响应和控制性能。...串联超前校正 校正之后的系统相角裕度为61.2度，满足要求： 校正前后的nyquist曲线如下图，相角裕度变大，幅值裕度为infdB，满足指标要求。
洗发水月度销量数据集线图 试验测试设置 我们将把洗发水销量数据集分为两组：训练组和测试组。 前两年的销售数据将作为训练数据集，最后一年的数据将作为测试组。 例如： ?...下方的代码定义了一个完成此步的辅助函数，名称为 timeseries_to_supervised()。这个函数由原始时间序列数据的NumPy数组和一个滞后观察值或错位的序列数生成，并作为输入使用。...这类网络的的优点是它能学习并记住较长序列，并不依赖预先指定的窗口滞后观察值作为输入。 在Keras中，这被称为stateful，在定义LSTM网络层时将“stateful”语句设定为“True”。...为了方便起见，在将数据集分为训练组和测试组之前对整个数据集进行差分。我们可以在步进验证期间轻松收集观察值并在之后步骤中对它们进行差分。为了获得更好的可读性，我决定不采用这种做法。...需要进行实验来确认将滞后观察作为时间步是否能获得更好结果。 输入滞后特征。滞后观察可作为输入特征。需要实验确定包括滞后观察是否能像AR（k）线性模型那样带来任何好处。 输入误差序列。
前两年的销售数据将作为训练数据集，最后一年的数据将作为测试组。 例如： 使用训练数据集构建模型，然后对测试数据集进行预测。 我们将使用滚动预测的方式，也称为步进式模型验证。...下方的代码定义了一个完成此步的辅助函数，名称为 timeseries_to_supervised()。这个函数由原始时间序列数据的NumPy数组和一个滞后观察值或错位的序列数生成，并作为输入使用。...这类网络的的优点是它能学习并记住较长序列，并不依赖预先指定的窗口滞后观察值作为输入。 在Keras中，这被称为stateful，在定义LSTM网络层时将“stateful”语句设定为“True”。...为了方便起见，在将数据集分为训练组和测试组之前对整个数据集进行差分。我们可以在步进验证期间轻松收集观察值并在之后步骤中对它们进行差分。为了获得更好的可读性，我决定不采用这种做法。...需要进行实验来确认将滞后观察作为时间步是否能获得更好结果。 输入滞后特征。滞后观察可作为输入特征。需要实验确定包括滞后观察是否能像AR(k)线性模型那样带来任何好处。 输入误差序列。
本例子中设计一个PID控制器来研究不同参数对输出结果的影响，PID控制器由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。...和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定。...7、PD调节 比例积分控制对于时间滞后的被控对象使用不够理想。...微分控制作用的特点是：动作迅速，具有超前调节功能，可有效改善被控对象有较大时间滞后的控制品质；但是它不能消除余差，尤其是对于恒定偏差输入时，根本就没有控制作用。因此，不能单独使用微分控制规律。...比例和微分作用结合，比单纯的比例作用更快。尤其是对容量滞后大的对象，可以减小动偏差的幅度，节省控制时间，显著改善控制质量。 8、PID调节 最为理想的控制当属比例-积分-微分控制规律。
通常客户在使用同步电机时，一方面要求电机能够输出一定的有功功率，以满足机电能量转换的需要，另一方面还需要通过调节励磁来对电网的无功进行补偿，早期的有些同步电机甚至作为调相机运行，只发无功。...在无功方面，定义电机输出滞后的无功功率时Q为正，反之Q为负，无功功率为负时，说明电机输出超前的无功功率或叫吸收滞后的无功功率。...，对外发出超前的无功功率，吸收滞后的无功功率，纵轴右侧Q为正，表示电机运行在过励状态，电机发出滞后的无功功率，吸收超前的无功功率。...(标幺值)S，在不同的视在功率S下，就会得到半径不同的一组同心圆，如图中右侧的那五个同心圆就是视在功率(标幺值)分别为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0时的功率圆，显然半径为1的那个圆即为额定视在功率时的功率圆...随着转子位置的不同（功角不同），电机的运行点就在一个圆上变化，这个圆就是“失励圆”，“失励圆”的半径取决于直轴和交轴电抗之差。
监督学习 正式开始前，我们需要更好地理解时间序列和监督学习的数据形式。时间序列是一组按照时间指数排序的数字序列，可被看成是一列有序的值。...完整函数在下面，包括注解。 有了整个的函数，现在可以开始探索怎么用它。 一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。...下面的例子，展示了如何一个滞后时间步（ t-1）预测当前时间步（t）. 运行例子，输出改造过的时间序列的输出。...多元预测 另一种重要的时间序列类型被称为多元时间序列。这时有对多个不同度量（measure）的观察，以及我们对预测其中的一个或更多的兴趣。...比如说，也许有两组时间序列观察 obs1 和 obs2 ，我们想要预测其中之一，或者两个都预测。我们可用同样的方法调用 series_to_supervised()。
最后将该方法应用于估计母亲暴露于PM2.5与出生体重之间的关联。 一、引言 在很多应用场景中，人们常常关注将某个结果对之前一段时间窗口内观察到的暴露情况进行回归分析。...这在环境流行病学应用中尤为常见，比如将某天的健康结果对当天及此前几天观察到的暴露（如温度或空气污染）进行回归，或者将出生或儿童健康结果对孕期每日或每周观察到的暴露情况进行回归。...惩罚样条实现允许对暴露 - 时间 - 响应的结构做出一系列假设，比如不同的岭惩罚针对特定时间的收缩，不同的差分惩罚控制曲线的平滑度。...集成中的每棵回归树都提供了对分布滞后非线性函数 f 的部分估计。...树DLNM摒弃了基函数强加的平滑性假设，然而，当不同树的时间和暴露断点交错时，树的集成可以近似平滑函数。
例如，我们可以有一个由向量X1、X2和X3组成的矩阵，而不是只有一个向量X1，X2包含与X1相同的值，但从第三个观测点开始，而X3则从第五个观测点开始。在这种情况下，滞后将是2，而嵌入维度是3。...---- 模型定义和训练设置 在所有四个实验中，我们使用相同的模型定义和训练程序，唯一不同的参数是LSTMs中使用的时间步数。...FNN-LSTM对一个给定序列的即时连续性产生了明显更好的预测。 电力数据集 这是一个关于电力消耗的数据集，聚集了321个不同的家庭和15分钟的时间间隔。...图9：FNN-LSTM（蓝色）和vanilla LSTM（绿色）对测试集中随机选择的序列的60步超前预测。粉红色：基础事实。...选择FNN-LSTM--如果我们要从这两者中选择一个--对这个数据集来说是一个明显的决定。 讨论 在整个文本中，我们一直强调实用性--如何使用这种技术来改善预测？
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