ARMA和ARIMA模型回顾及卡尔曼滤波器

于 2023-09-25 22:37:53 发布
阅读量401 收藏
点赞数
文章标签： 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VnReact/article/details/133282209
版权
本文介绍了ARMA和ARIMA模型在时间序列分析中的应用，阐述了模型的基本概念和原理，并通过Python代码展示了如何拟合和预测模型。此外，还探讨了卡尔曼滤波器的工作原理及其在状态估计和预测中的作用，提供了实现示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ARMA和ARIMA模型是常用于时间序列分析和预测的统计模型。它们可以帮助我们理解时间序列数据的趋势、季节性以及其他相关的统计特征。在本文中，我们将回顾ARMA和ARIMA模型的基本概念和原理，并介绍卡尔曼滤波器的应用。

ARMA模型（Autoregressive Moving Average Model）是一种基于时间序列过程的线性模型。它包含两个部分：自回归（AR）和移动平均（MA）。AR部分使用过去的观测值来预测未来的值，而MA部分使用过去的错误项来纠正预测误差。ARMA模型可以表示为：

X t = c + ϕ 1 X

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
时间序列教程 五、ARMA和ARIMA模型回顾及卡尔曼滤波器
学以致用 知行合一
05-16 748
在处理ARMA模型时需要记住的一些事项：（1）假设时间序列是静止的。这里我们将回顾并将这两种模型类型组合成三种更复杂的时间序列模型：ARMA、ARIMA和SARIMA。MA模型：指定序列的当前值线性地取决于序列的平均值和一组先前（观察到的）白噪声误差项。AR模型：指定序列的当前值线性地取决于它自己以前的值和随机项（一个不完全可预测的项）。P、 D和Q表示与P、D和Q相同的值，但它们适用于整个季节（例如，每年）。此模型用于删除季节性组件。SARIMA模型表示为SARIMA（p，d，q）（p，d，q）。
【ARMA仿真】 ARMA模型卡尔曼滤波【含Matlab源码 2431期】
最新发布
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-11 531
ARMA模型卡尔曼滤波 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
Graph Neural Networks with Convolutional ARMA Filters
小鱼的小窝
07-29 1515
Graph Neural Networks with Convolutional ARMA Filters
GNN论文笔记： Graph Neural Networks with convolutional ARMA filters
qq_40206371的博客
10-11 1005
0 摘要 流行的图神经网络基于多项式谱滤波器实现图的卷积运算。 在本文中，我们提出了一种新的图卷积层，其灵感来自自回归移动平均(ARMA)滤波器. 与多项式滤波器相比，它提供了更灵活的频率响应，更鲁棒的噪声，并更好地捕捉全局图结构。 我们提出了一种用递归和分布式公式实现ARMA滤波器的图神经网络，获得了一个有效训练的卷积层，该卷积层位于节点空间，并可以在测试时转移到新的图中。 我们进行频谱分析，研究提出的ARMA层的滤...
【ARMA仿真】ARMA模型卡尔曼滤波【含Matlab源码 2431期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-17 334
ARMA模型卡尔曼滤波 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
卡尔曼滤波器_卡尔曼滤波器_回归移动平均_ARMAX_
10-03
描述中提到的“自回归移动平均模型”（ARMA）和“自回归积分滑动平均模型”（ARIMA）是时间序列分析中的重要工具，常用于预测和建模非平稳时间序列。ARMAX模型是在ARMA模型基础上引入了外部输入变量，使得模型能够...
ARIMA 时间序列3: 使用tsfresh库进行分类任务
sanjianjixiang的博客
01-12 1782
文章目录1. 查看数据2. 时间序列特征提取3. 用决策树训练,预测和评估模型 tsfresh是开源的提取时序数据特征的python包，能够提取出超过4000种特征 . 1. 查看数据 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline from tsfresh.example.robot_executi...
ARMA.zip_ARMA_ARMA 参数 C++_arma c_c arma
09-14
arma库是一个专门为数值计算和统计建模设计的高效、轻量级的C++库，它包含了ARMA模型的实现，同时也支持其他如高斯-马尔科夫过程、卡尔曼滤波等统计方法。 在C++中，使用arma库进行ARMA模型的构建，首先要包含对应...
【ARMA仿真】基于matlab ARMA模型卡尔曼滤波【含Matlab源码 2431期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-17 1270
ARMA模型卡尔曼滤波 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
传统的时间序列预测模型ARMA、ARIMA（包括实战！！！）
qq_44749483的博客
09-18 1万+
一、本篇主要介绍四种经典的时间序列模型：移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（，ARMA）、整合移动平均自回归模型（ARIMA）。
自回归，移动平均模型，ARMA，ARIMA
天天向上的专栏
05-11 5289
近段时间在论文里经常见到一些学者用自回归模型（Auto-regression）生成时间序列数据的随机数，决定总结一些。 时间序列数据 {xt}\{x_t\}{xt​} 可以表示为它的前期值和随机误差项的线性函数，即 xt=ct+φ1xt−1+φ2xt−2+⋯+φpxt−p+εt x_t=c_t+\varphi_1 x_{t-1}+\varphi_2 x_{t-2}+\dots+\varphi_p x_{t-p}+\varepsilon_t xt​=ct​+φ1​xt−1​+φ2​xt−2​+⋯+φp​xt−
R语言时间序列之ARMA、ARIMA模型
热门推荐
Mezzie的博客
08-05 10万+
基本理论知识   ARMA模型称为自回归移动平均模型，是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下：yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qy_t=c+a_1y_{t-1}+a_2y_{t-2}+...+a_py_{t-p}+\epsilon_t-b_1
卡尔曼滤波,最最容易理解的讲解.找遍网上就这篇看懂了.
走错路的程序员
09-15 9万+
学习卡尔曼滤波看了4天的文章,硬是没看懂.后来找到了下面的文章一下就看懂了. 我对卡尔曼滤波的理解, 我认为,卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上.  算法的核心思想是,根据当前的仪器测量值,和上一刻的预测量,计算得到当前的最优量.   再 预测下一刻的量,  里面比较突出的是观点是. 把误差纳入计算, 而且分为预测误差和测量误差两种.通称为 噪声.  还有一个非常大的特点是,误差独
卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列
大数据部落
06-12 2532
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6762 时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择。虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来潜在地缓解这个问题。 时间序列 我们以货币市场为例。货币对可能会有整体上升趋势，然后在抛售期间大幅下跌。传统...
卡尔曼滤波及其java实现
u013201628的博客
03-22 1万+
卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。虽然卡尔曼滤波在对过去值的估计、对现在值的估计以及对将来值的估计方面都有应用，但是如果直接将卡尔曼滤波运用到预测上，其实是很不适用的。在预测过程中一般将卡尔曼滤波与ARMA模型结合，可
matlab armax和arima区别,ARMA和ARIMA的区别是什么?
weixin_39774490的博客
03-24 3680
问题详述:老师 ARMA和ARIMA不是一回事吧?解答1、运用对象不同AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别ARMA模型的平稳性要求y的均值、方差和自协方差...
ARMA和ARIMA模型
weixin_34006965的博客
11-07 1771
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
时间序列ARMA和ARIMA模型（一）
m0_51328444的博客
05-06 817
读取数据（tushare数据） import tushare as ts ts.set_token('3fd7b7e92cd059d0f192177e61afd8da6f84e3476cff01f076d5e295') #在tushare官网注册即可获得 pro=ts.pro_api()#初始化pro接口 data=pro.daily(ts_code='00000.1sz',start_data='20210428',end_data='20210428') #根据时间段获取招商银行日交易数据 data.s
数据分析技术：时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
SPSS生活统计学
10-16 4万+
基础准备 前面草堂君已经按照时间序列分析的教学顺序推送了以下文章，大家可以直接点击下方文章名称阅读回顾： 数据分析技术：时间序列分析；时间是把杀猪刀； SPSS分析技术：时间序列描述；磨刀不误砍柴工，充分了解是获得满意结果的前提； SPSS分析技术：季节性分解；如果你们公司的产品或服务有很明显的淡旺季，那就看看； SPSS分析技术：指数平滑模型；小而美的生
ARMA模型转状态方程：工程与经济中的隐形力量
ARMA模型转换为状态方程是将复杂的时间序列数据转化为便于分析的形式，通过状态空间模型和卡尔曼滤波技术，经济学家可以更好地理解和预测经济系统的动态变化，这对于政策制定者和研究人员来说具有重要的实践价值。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值