Dokumentasjon er det ubetingede gjennomsnittet av prosessen, og x03C8 (L) er et rasjonelt, uendelig-grad lagoperatørpolynom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Merk: Konstantegenskapen til et arima-modellobjekt samsvarer med c. og ikke det ubetingede gjennomsnittet 956. Ved Wolds dekomponering 1. Ligning 5-12 tilsvarer en stasjonær stokastisk prosess forutsatt at koeffisientene x03C8 jeg er absolutt summerbare. Dette er tilfellet når AR-polynomet, x03D5 (L). er stabil. som betyr at alle røttene ligger utenfor enhetens sirkel. I tillegg er prosessen kausal forutsatt at MA-polynomet er inverterbart. som betyr at alle røttene ligger utenfor enhetens sirkel. Econometrics Toolbox styrker stabiliteten og invertibility av ARMA prosesser. Når du angir en ARMA-modell ved hjelp av arima. du får en feil hvis du angir koeffisienter som ikke samsvarer med et stabilt AR-polynomial eller inverterbart MA-polynom. På samme måte pålegger estimatene stasjonar og invertibilitetsbegrensninger under estimering. Referanser 1 Wold, H. En studie i analysen av stationær tidsserie. Uppsala, Sverige: Almqvist amp Wiksell, 1938. Velg din CountryTutorial PDF Om verktøykassen Organic Environment for Reservoir computing (Oger) verktøykasse er en Python verktøykasse, utgitt under LGPL. for rask bygging, opplæring og evaluering av modulære læringsarkitekturer på store datasett. Den bygger funksjonalitet på toppen av Modular Toolkit for Data Processing (MDP). Ved hjelp av MDP gir Oger: Enkel å bygge, trene og bruke modulære strukturer av læringalgoritmer. Et bredt utvalg av state-of-the-art maskinlæringsmetoder, som PCA, ICA, SFA, RBM. Du kan finne hele listen her. Oger-verktøykassen bygger funksjonalitet på toppen av MDP, for eksempel: Kryssvalidering av datasett Grid-søking av store parameterrom Behandling av tidsdata-datasett Gradientbasert opplæring av dype læringsarkitekturer Grensesnitt til talebehandling, anerkjennelse og automatisk annotasjonssett (SPRAAK ) I tillegg leveres flere ekstra MDP noder av Oger, for eksempel a: Reservoar-noden Lekkende reservoarknutepunkt Ridge-regresjonskode Conditional Restricted Boltzmann Machine (CRBM) knutepunkt Perceptron node Installasjon Se her for instruksjoner om nedlasting og installering av verktøykassen. Komme i gang Det er en generell opplæring og eksempler som fremhever noen viktige funksjoner i Oger her. En pdf-versjon av opplæringssidene er her. API dokumentasjon Du kan finne en automatisk generert API dokumentasjon her. Feil og funksjonsforespørsler Du kan sende inn feil eller forespørsler om tilleggsfunksjoner ved hjelp av problemsporingssystemet på github. ugent. be for dette depotet. En 30. rekkefølge Ikke-lineær AutoRegressive Moving Average (NARMA) oppgave med et standardreservoar Denne koden er tilgjengelig som eksempler på eksempelmaxdemo. py. Vi lager først datasettet, med en prøve lengde på 1000 timesteps, og ti eksempler (dette er standardverdien, slik at den ikke er eksplisitt passert) totalt. Både x og y er lister over 2D numpy arrays. Oger erobrer dimensjonalitetskonvensjonen fra MDP, slik at radene representerer tidspunkter og kolonnene representerer forskjellige signaler. Vi konstruerer så reservoarens knutepunkt: Som du kan se, spesifiserer vi en rekke parametere i reservoaret ved å passere søkeordargumenter, som inngangsdimensjonalitet, utdatadimensionalitet og skalering av inngangsvektene. Du finner en fullstendig liste over ReservoirNode-argumentene og standardverdiene i dokumentasjonen (TODO: link). Deretter konstruerer vi avlesningsnoden som er en lineær node trent med å bruke ryggenes regresjon. Vi bruker de to noderne til å konstruere en strømning og slå på skjønnhet: Vi tar de første ni prøvene av x og y, og legger dem på en liste som følger: Dette skyldes at strømmer forventer at dataene i et bestemt format (hentet fra MDP dokumentasjon): dataiterables er en liste over iterables, en for hver node i flow. The iteratorene returnert av iterables må returnere data arrayer som deretter brukes til node trening (så datarammene er x for noder). Merk at datarammene behandles av noder som er foran noden som blir trent, så datadimensjonen må samsvare med inngangsdimensjonen til den første noden. I stedet for en dataregruppe x kan iteratorene også returnere en liste eller tuple, hvor den første oppføringen er x og følgende er args for trening av noden (for eksempel for opplært opplæring). Så, i vårt tilfelle, brukes det første elementet i listen (x0: -1) som inngang for reservoarknuten, og det andre elementet i listen (zip (x0: -1, y0: -1)) brukes til å trene den lineære avlesningen, ved å mate det første argumentet til zip () som inngang til den første noden, og bruke det andre argumentet til zip () til som mål for trening. Våre flyt kan da trenes på treningsdataene: Bruk av trent strøm til testdata (det tiende eksempelet i datasettet, husk at Python bruker nullbasert indeksering) er så enkelt som: Vi kan deretter beregne og skrive ut NRMSE som følger: Dokumentasjon a er en konstant vektor av forskyvninger, med n elementer. A jeg er n-en-matriser for hver jeg. A i er autoregressive matriser. Det er p autoregressive matriser. 949 t er en vektor av serielt ukorrelerte innovasjoner. vektorer med lengde n. 949 t er multivariate normale tilfeldige vektorer med en kovariansmatrise Q. hvor Q er en identitetsmatrise, med mindre annet er angitt. B j er n-by-n matriser for hver j. Bj flytter gjennomsnittlige matriser. Det er q bevegelige gjennomsnittsmatriser. X t er en n-by-matrise som representerer eksogene vilkår ved hver tid t. r er antall eksogene serier. Eksogene vilkår er data (eller andre umodellerte innganger) i tillegg til responstidsserien y t. b er en konstant vektor av regresjonskoeffisienter av størrelse r. Så produktet X t middotb er en vektor med størrelse n. Generelt er tidsseriene y t og X t observerbare. Med andre ord, hvis du har data, representerer den en eller begge seriene. Du vet ikke alltid offseten a. koeffisient b. autoregressive matriser A i. og bevegelige gjennomsnittsmatriser B j. Du vil vanligvis tilpasse disse parametrene til dine data. Se vgxvarx-funksjonsreferansesiden for måter å estimere ukjente parametere på. Innovasjonene 949 t er ikke observerbare, i hvert fall i data, selv om de kan observeres i simuleringer. Lagoperatørrepresentasjon Det er en ekvivalent representasjon av de lineære autoregressive ligningene i forhold til lagoperatører. Lagsoperatøren L flytter tidsindeksen tilbake med en: L y t y t 82111. Operatøren L m flytter tidsindeksen tilbake med m. L m y t y t 8211 m. I lagoperatørform blir ligningen for en SVARMAX-modell (p. Q. R) (A 0 x2212 x2211 i 1 p A i L i) a t X t b (B 0 x 2211 j 1 q B j L j) x03B5 t. Denne ligningen kan skrives som A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t. En VAR-modell er stabil hvis det (I n x2212 A 1 z x 2212 A 2 z 2 x 2212 x2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Denne betingelsen innebærer at alle prosessene tilsvarer null, forvandler VAR-prosessen til en som tiden går videre. Se Luumltkepohl 74 Kapittel 2 for en diskusjon. En VMA-modell er inverterbar hvis det (I n B 1 z B 2 z 2. B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Denne betingelsen innebærer at den rene VAR-representasjonen av prosessen er stabil. For en forklaring på hvordan du konverterer mellom VAR og VMA-modeller, se Endre modellrepresentasjoner. Se Luumltkepohl 74 Kapittel 11 for en diskusjon av inverterbare VMA-modeller. En VARMA-modell er stabil hvis VAR-delen er stabil. På samme måte er en VARMA-modell inverterbar hvis dens VMA-del er inverterbar. Det er ingen veldefinert forestilling om stabilitet eller invertibilitet for modeller med eksogene innganger (for eksempel VARMAX-modeller). En eksogen inngang kan destabilisere en modell. Å bygge VAR-modeller For å forstå en flere tidsseriemodell eller flere tidsseriedata, utfører du vanligvis følgende trinn: Importer og forhåndsbehandle data. Angi en modell. Spesifikasjonsstrukturer uten parameterværdi for å spesifisere en modell når du vil at MATLAB x00AE skal estimere parametrene Spesifikasjonsstrukturer med valgte parameterverdier for å angi en modell hvor du kjenner noen parametere og vil at MATLAB skal estimere de andre. Bestemme et passende antall lag for å bestemme et passende antall lags for din modell. Tilpass modellen til data. Passer Modeller til Data for å bruke vgxvarx til å estimere de ukjente parameterne i modellene dine. Dette kan innebære: Endre modellrepresentasjoner for å endre modellen til en type som vgxvarx håndterer Analyser og prognoser ved hjelp av den monterte modellen. Dette kan innebære: Undersøk stabiliteten til en montert modell for å avgjøre om modellen din er stabil og inverterbar. VAR modellprognoser å prognose direkte fra modeller eller å prognostisere ved hjelp av en Monte Carlo simulering. Beregning av impulsresponser for å beregne impulsresponser, som gir prognoser basert på en antatt endring i en inngang til en tidsserie. Sammenlign resultatene fra modellene dine prognoser til data holdt ut for prognoser. For eksempel, se VAR Model Case Study. Programmet ditt trenger ikke involvere alle trinnene i denne arbeidsflyten. For eksempel har du kanskje ingen data, men vil simulere en parameterisert modell. I så fall vil du bare utføre trinn 2 og 4 i generisk arbeidsflyt. Du kan iterere gjennom noen av disse trinnene. Beslektede eksempler Velg din countryARMA-modellering ARMA-modelleringsfunksjonaliteten automatiserer ARMA-modellkonstruksjonstrinnene: gjetting av innledende parametere, parametervalidering, godhet av passetesting og gjenværende diagnose. For å bruke denne funksjonaliteten, velg det tilhørende ikonet på verktøylinjen (eller menyelementet) Pek på dataprøven på regnearket ditt, velg den tilsvarende rekkefølgen til den autoregressive (AR) komponentmodellen, og rekkefølgen til den bevegelige gjennomsnittlige komponentmodellen , godhet av passformtester, gjenværende diagnose og til slutt å angi et sted på regnearket ditt for å skrive ut modellen. Etter ferdigstillelse utfører ARMA-modelleringsfunksjonen de valgte modellparametrene og valgt testkalkulering i den angitte plasseringen av regnearket.
No comments:
Post a Comment