内容提供者
非平稳时间序列模型在本溪地区河流生态足迹动态预测中的应用.pptx
2024-10-06
20金币
1.1MB
30页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
非平稳时间序列模型在本溪地区河流生态足迹动态预测中的应用.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO非平稳时间序列模型的原理非平稳时间序列模型的特点非平稳时间序列模型的适用范围PARTTHREE河流生态足迹的概念河流生态足迹动态预测的意义河流生态足迹动态预测的方法PARTFOUR数据收集和处理非平稳时间序列模型的建立和选择模型参数估计和检验预测结果分析和解释PARTFIVE本溪地区河流生态足迹现状分析非平稳时间序列模型在本溪地区河流生态足迹动态预测中的应用过程预测结果与实际数据的比较和分析对本溪地区河流生态保护的启示和建议PARTSIX优点分析缺点分析适用范围和限
2024-10-06
20
1.1MB
非平稳时间序列模型1.ppt
第十三章非平稳时间序列模型前言§13.1认识非平稳的数据特征从图13.1.2可以发现，我国经济增长率数据既没有上升趋势，也没有下降趋势，而是围绕在某个均值附近上下波动。一旦某年度的经济增长率偏离均值，它会随后较快地向均值回复，也就是说，经济增长率具有均值回复特征。经济增长率的数据特征与上一章中所介绍的平稳数据特征很相似。与之不同的是，我国的GDP虽有一定的波动，但存在一个明显的上升趋势。如果我们把每年的GDP看成是一个随机变量，那么，这种上升的趋势就使得每年GDP的均值发生变化。类似GDP这样的数据变化特
2024-10-18
10
853KB
非平稳动态行为模型及其在DDoS检测中的应用.docx
非平稳动态行为模型及其在DDoS检测中的应用摘要：DDoS攻击已成为互联网安全的一个重大威胁。传统的黑名单和规则匹配方法不能有效地应对DDoS攻击的快速变化和高度复杂性。在这种情况下，非平稳动态行为模型成为了一个更加有效的手段来检测DDoS攻击。本文主要介绍了非平稳动态行为模型的基本原理和方法，以及它在DDoS检测中的应用。关键词：DDoS攻击，非平稳动态行为模型，检测方法导言：随着互联网技术的发展，DDoS攻击越来越成为互联网安全的一个重大威胁。DDoS攻击具有快速变化和高度复杂性的特点，使传统的黑名单
2024-10-31
5
10KB
平稳时间序列模型预测.pptx
第七章平稳时间序列模型预测时间序列预测最小均方误差预测阐明AR(p)序列旳预测AR(p)序列旳预测例7.2解:(1)预测值计算解:(2)预测方差旳计算解:(3)置信区间例:北京市城乡居民定时储蓄百分比序列拟合与预测图(预测1999-2023)MA(q)序列旳预测MA(q)序列旳预测MA(q)序列旳预测例7.3解:解：置信区间旳计算ARMA(p,q)序列预测例7.4x100=0.3,ε100=0.01计算Green函数：预测方差：解:置信区间旳计算修正预测修正预测原理修正预测原理一般情况例7.2续预测时期例
2024-11-01
10
338KB
第七章 非平稳时间序列模型.ppt
引言：前面我们讨论的是平稳时间序列的建模和预测方法，即所讨论的时间序列都是宽平稳的。一个宽平稳的时间序列的均值和方差都是常数，并且它的协方差有时间上的不变性。但是许多经济领域产生的时间序列都是非平稳的。对协方差过程，非平稳时间序列会出现各种情形，如它们具有非常数的均值μt，或非常数的二阶矩，如非常方差σt2，或同时具有这两种情形的非平稳序列。第七章非平稳时间序列模型第一节非平稳时间序列模型的种类一、均值非平稳过程（一）确定趋势模型当非平稳过程均值函数可由一个特定的时间趋势表示时，一个标准的回归模型曲线可用
2024-09-18
16
580KB