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R中的滞后函数可以在不循环的情况下重用R中的计算值吗？

在R中，滞后函数可以在不循环的情况下重用R中的计算值。滞后函数是一种用于时间序列分析的函数，它可以将时间序列数据向后移动若干个时间步长，以便进行滞后相关性分析、时间序列预测等操作。

滞后函数的主要作用是将当前时间点的值与之前的时间点的值进行比较，以探索它们之间的关系。在R中，可以使用lag()函数来实现滞后操作。该函数接受两个参数，第一个参数是要滞后的向量或时间序列，第二个参数是滞后的时间步长。

滞后函数的重用计算值的优势在于可以避免使用循环来逐个计算滞后值，从而提高计算效率。通过将滞后函数应用于整个向量或时间序列，可以一次性计算出所有滞后值，而不需要逐个计算。

滞后函数在时间序列分析、经济学、金融学等领域具有广泛的应用场景。例如，可以使用滞后函数来分析某个变量在不同时间点的相关性，或者用于时间序列预测模型中的特征工程。

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lags=1:24 keep=c(rep(TRUE,12), rep(FALSE,12))) lags=1:24, sel.lag=FALSE 在第一种情况下，滞后（1,2,4,7,8,9,10,11,12,13,18,21,23,24...auto.type="valid",hd.max=8 鉴于训练神经网络非常耗时，因此你可以重用已经指定/经过训练的网络。在以下示例中，我们将重用 fit1 到新的时间序列。...最后，您可以使用省略号将参数直接传递给用于训练网络的函数 ...。要生成预测，我们使用函数forecast()，该函数需要训练的网络对象和预测范围 h。...z 的观测值 z <- cbind(z) # 把它转换成一个列数 # 添加一个滞后0的回归因子，并强制它留在模型中...为了产生预测，我们使用 forecast() 函数，但现在使用 xreg 输入。方法是从网络训练期间使用的相同观察值开始输入回归变量，并根据需要扩展预测范围。

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分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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Matlab仿真PID控制（带M文件、simulink截图和参数分析）

4.改进PID算法（遇限削弱积分法） 5.simulink仿真 0.符号说明 y(k)——系统响应输出的离散值 u(k)——数字PID控制输出的离散值 r(k)——期望输出的离散值（事先已知），在本例中为常数...继续增大Kp系统可能会不太稳定，因此在增加Kp的同时引入Kd减小超调，可以保证在Kp不是很大的情况下也能取得较好的稳态特性和动态性能。...Kp较小时，积分环节不宜过大，Kp较大时积分环节也不宜过小（否则调节时间会非常地长），在下面这个例子中我们还会介绍到，当使用分段PID，在恰当的条件下分离积分，可以取得更好的控制效果。...原因在于在稳态误差即将满足要求时，消除了系统的滞后。因此系统超调会明显减少。本例中采样的抗积分饱和的方法是遇限削弱积分法。...在本案例中认为 u m a x = r ( k ) u_{max}=r(k) umax=r(k) 改进PID算法如下（需要些两个循环，当然也可以用一个循环，将其中的PID设为一个子过程调用）： close

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall"在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维 DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall" 在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维 DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall" 在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。...为了弄清楚是否是这种情况，我们可以获得滞后1-20的样本内预测误差的相关图。我们可以使用R中的“acf（）”函数计算预测误差的相关图。...为了测试是否存在滞后1-20的非零相关性的重要证据，我们可以进行Ljung-Box测试。这可以使用“Box.test（）”函数在R中完成。...您可以使用R中“arima（）”函数的“order”参数在ARIMA模型中指定p，d和q的值。...根据“arima（）”R函数（上图）的输出，在拟合ARIMA（0,1,1）模型的情况下，theta的估计值（在R输出中给定为'ma1'）为-0.7218到国王死亡的时间序列。

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

DLNMs以前只在流行病学方面进行过简单的描述：本文的目的是严格地发展这种方法，并描述在统计软件R中专门编写的软件包dlnm中的实现，提供一个使用真实数据集的应用实例。...上述简单模型的一般表示方法为添加图片注释，不超过 140 字（可选）滞后效应额外维度在存在滞后效应的情况下，在给定时间t的结果可以用过去的暴露xt-来解释，滞后代表暴露和反应之间所经过的时间...在矩阵记号中添加图片注释，不超过 140 字（可选）我们可以定义添加图片注释，不超过 140 字（可选）通过构建每个滞后期的隐含线性效应b，可以帮助解释估计的参数gˆ，具体如下。 ...预测网格，用预测效果E的m×(L+1)矩阵和相关的标准误差Esd矩阵表示，可以使用估计系数的向量gˆ，从包括交叉基函数矩阵W的拟合模型中计算得出。 ...最后，通过将不同滞后期的所有贡献相加，可以计算出总体效应的估计值。矢量etot和相关的标准误差esd tot，由每个滞后期的贡献相加得到，说明整个滞后期的暴露效果。

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RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。...---- 本文摘选《R 语言用RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测》

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RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

简单的介绍时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。...如前所述，LSTM 的默认激活函数是 sigmoid 函数，其范围为 [-1, 1]。下面的代码将有助于这种转换。请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。

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