单位根反演

时间序列分析 Python与statsmodels实现ARMA模型

平稳性检验方法：时序图检验，自相关图检验，单位根检验简单介绍**单位根检验（ADF检验）**代码如下（使用statsmodels下的adfuller）：defadf_test(timeseries):#
网绿눈_눈·2022-12-05 16:29

arma模型_互助问答第349期：关于ARMA预测模型的问题

最近我在做一个ARMA预测模型，但是在相关图的结束判断上不知如何判断，相关图如下：因为原序列有单位根，一阶差分通过检验不存在单位根，上图是一阶差分的相关图。
weixin_39568706·2022-12-05 16:59

时间序列之单位根检验（1）

一、基本概念：1.单位根检验（unitroottest）是平稳性检验的特殊方法。单位根检验是建立ARMA模型、ARIMA模型、变量间的协整分析、因果关系检验等的基础。
米米吉吉·2022-12-05 16:59

时间序列分析ARMA模型原理及Python statsmodels实践（下）

目录4.ARMA模型预测销量实践4.1.统计分析包statsmodels4.2.常用函数概述4.2.1.绘制自相关、偏自相关图4.2.2.白噪声检验4.2.3.单位根检验4.2.3.1.单位根如何确定数据是否平稳
肖永威·2022-12-05 16:28

数电知识点整理

1：逻辑代数基本定理：代入定理，反演定理，对偶定理；2：逻辑函数：输入与输出之间的函数关系，真值表，逻辑函数表达式，逻辑图，波形图，卡诺图；3：最小项：n变量，m为n个因子的乘积，最大项：m为n个因子的和
warren@伟_·2022-12-05 13:45

eviews建立时间序列模型_Eviews教程 Eviews进行时间序列分析教程

Eviews是一款计量经济学观察分析软件，利用这款软件我们可以进行简单的时间序列分析，例如可以进行画时间序列数据图、用单位根法检验平稳性等等。
马克love·2022-12-05 12:59

股价/期货等时间序列数据的整合检验、Grach建模

数据的稳定性检验(单位根检验、自相关检验、偏相关检验)、白噪声检验、JB检验。还有QQ、PP图、频率分布图等作图。最后还有GRACH建模。应该能从头到尾解决一个时间序列数
没有顶会的咸鱼·2022-12-04 17:57

林业GEE应用技术：森林状态监测、砍伐退化火灾监测、森林扰动监测、生理参数反演

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。以EarthEngine（GEE）为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数
思考的小猴子·2022-12-04 17:47

林业GEE应用技术：森林状态监测、森林砍伐退化监测、森林火灾监测、森林扰动监测、森林生理参数（树高、生物量/碳储量）反演

查看原文：林业GEE应用技术：森林状态监测、砍伐退化火灾监测、森林扰动监测、生理参数反演相关推荐：农林生态专业软件模型：DSSAT、Meta分析、CASA、Biome-BGC、CENTURY、CMIP6
年华往事·2022-12-04 17:45

时间序列分析之ADF检验

时间序列分析之ADF检验一、ADF检验二、单位根三、ADF检验的原理四、ADF检验的python实现1.引入库2.函数说明五、时间序列分析1.使用IH2112股指期货数据为例2.使用IH2112股指期货数据为例
大虾飞哥哥·2022-12-04 09:55

[ENVI] 定量遥感实验-水体叶绿素浓度遥感反演 (超详细步骤)

实验目的得到太湖区域的叶绿素浓度分布图实验内容及实验步骤HJ-CCD影像的辐射定标插件：ENVI_HJ1A1B_Tools.sav建议在classic版本下执行操作，自动完成定标及波段合成功能菜单：File/OpenExternalFile/HJ-1A1B定标参数来源：数据包自带的.xml文件公式：L=DN/g+L0，W*m^(-2)*sr^(-1)*um^(-1)系数：B1:g0.5329,L0
tatumking·2022-12-04 08:49

地表反射率、温度以及植被指数的计算

FastLine-of-sightAtmosphericAnalysisofHypercubes）大气辐射校正原理FLAASH大气辐射校正方法辐射定标植被指数归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）植被覆盖度地表温度反演单窗
️努力努力再努力·2022-12-04 08:46

ENVI对LandSat8 (OLI)图像 FLAASH大气校正 input radiance image data 报错 no valid data encountered in this file

LandSat8(OLI)图像FLAASH大气校正inputradianceimagedata报错novaliddataencounteredinthisfile问题来源于：基于像元二分模型的植被覆盖度反演时需对
KKTQDcsdn·2022-12-04 08:46

DCT-Net 水记（用于 人脸风格化 的 小样本 图像翻译，无需反演，无需构造配对图片）

DCT-Net水记（用于人脸风格化的小样本图像翻译，无需反演，无需构造配对图片）《DCT-Net:Domain-CalibratedTranslationforPortraitStylization》主页
fishslot·2022-12-03 19:53

ChunkyGAN 水记（人脸的分块编辑，强泛化性）

dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/Subrtova22-ECCV.pdf项目：https://github.com/futscdav/Chunkmogrify可以看到，有很强的泛化性，连带着口罩都能反演出来
fishslot·2022-12-03 19:53

GAN的域外编辑 水记

arxiv.org/abs/2207.08134项目：https://github.com/HaoruiSong622/Editing-Out-of-DomainBV1Wt4y1g7Si有时候真实图像没法很好的反演
fishslot·2022-12-03 19:53

《人工智能及其应用》课程笔记（三）第3章 确定性推理

有限深度+迭代深度3.3启发式搜索3.3.1启发式搜索策略和估价函数3.3.2有序搜索1、A算法2、A*算法3.4消解原理3.4.1子句集的求取3.4.2消解推理规则3.4.3含有变量的消解式3.4.4消解反演求解过程
爱学习的小船·2022-12-03 16:53

人工智能及其应用——第四章学习笔记（上）

人工智能及其应用第四章非经典推理第三章讨论的消解反演推理、消解演绎推理和规则演绎推理等推理方法，都是确定性推理。它们建立在经典逻辑基础上，运用确定性知识进行精确推理，也是一种单调性推理。
JallinRichel·2022-12-03 16:20

全波形反演的深度学习方法: 第 3 章 常规反演

本章介绍反演的基础知识,以及工程中的常规反演.仅供内部培训.3.1地震数据采集地震勘探中常使用人工激发的振动进行数据采集.相应装置包括:激发器是产生震动的装置,如炸药,地震车(撞击地面).在城市道路等具有车辆会产生振动的地方
闵帆·2022-12-02 03:50

全波形反演的深度学习方法: 第 4 章 基于正演的 FWI (草稿)

本贴仅供内部培训.4.1FWI问题图4.1FWI的输入与输出[1].图4.2FWI的数学式子.正演问题是建立从速度模型到地震数据的映射.一般认为是单解的,即一个速度模型只能生成一个地震数据(如果不考虑噪声).反演问题是建立从地震数据到速度模型的映射
闵帆·2022-12-02 03:20

《人工智能及其应用》第3章书后题 | 西电《人工智能导论》作业

3-4如何通过消解反演求取问题的答案？3-5什么叫合式公式？合式公式有哪些等价关系？3-6用宽度优先搜索求图3.29所示迷宫的出路。3-7用有界深度优先搜索方法求解图3.30所示八数码
Erin Wang·2022-12-01 16:09

定量遥感和程辐射

它有两重含义：其一遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量和准确的空间位置；其二从这些定量的遥感信息中，通过实验的或物理的模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量的反演或推算某些地学或生物学信息
ximenchuixuezijin·2022-12-01 08:46

R语言-时间序列实验

内容1．时间序列的平稳性检验绘制时间序列图、自相关检验、偏自相关检验、单位根检验、白噪声检验。2．时间序列建模分析非平稳时间序列处理、
叫我林仔·2022-12-01 05:58

ADF单位根检验三种形式_[STATA] 时间序列模型 ARIMA检验

___________________(R)/__/____//____/___///___///___/13.1Statistics/DataAnalysis此次系列文章的主题是通过Stata软件来分析时间序列的平稳和非平稳关系，以及如何通过Stata软件来进行不同时间序列模型的预测性分析。Stata软件介绍：(https://www.stata.com/)Stataisthesolutionf
weixin_39586526·2022-11-28 23:04

基于Matlab使用GPU和代码加速杂波模拟（附源码）

该示例将样本矩阵反演（SMI）算法（流行的时空自适应处理（STAP）技术之一）应用于具有六元素均匀线性阵列（ULA）的机载雷达接收的信号。
珞瑜··2022-11-28 12:26

全波形反演的深度学习方法: 符号表

符号表符号含义备注ttt时间xxx空间中的一个点可以为一维或多维r\mathbf{r}r空间中的一个点一般为三维Δx\DeltaxΔxxxx变化量u(x,t)u(x,t)u(x,t)地球物理场的一种,由位置与时间确定如声场,电磁场的某一分量等.当xxx为一维时,可以认为是振幅,有时候也当成速度f(x,t)f(x,t)f(x,t)源函数p(r,t)p(\mathbf{r},t)p(r,t)应力场pr
闵帆·2022-11-28 12:21

全波形反演的深度学习方法: 第一章 基本概念

本章介绍正反演的基本概念,包括正演,反演,全波形反演等等.本贴的目的是进行内部培训,错误之处较多,希望不要误导读者.1.1正演定义1.1正演问题(Forwardproblem)是指根据某些一般物理原理或模型
闵帆·2022-11-28 12:20

全波形反演的深度学习方法: 第二章 正演 (草稿)

本章介绍正演的基础知识.本贴的目的是进行内部培训,错误之处较多,希望不要误导读者.2.1弦线波动基本原理波动方程是正演的基础.最简单的模型是在一根弦上的波动.在平面直角坐标系中,令XXX轴上有一根起始于原点的弦.通过在原点对其施加横向的力,使得其发生横震动.ttt时刻在横坐标xxx处的振幅(可以为负值)记为u(x,t)u(x,t)u(x,t).具体假设如下:横震动.在YYY轴的偏移;微小震动.满足
闵帆·2022-11-28 12:47

python共轭梯度法_最速下降法（梯度下降法）python实现

最近在写论文，做的是共轭梯度反演方法，所以将论文中的部分内容分享出来吧。大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化，从而训练出最好的模型。
weixin_39639514·2022-11-28 07:26

基于Python计算Landsat8OLI遥感生态指数RSEI

1简介遥感生态指数RSEI，是一种使用卫星遥感影像数据通过反演计算得到的数据，可以用来对城市的生态状况进行快速监测和评价，该指数主要利用主成分分析方法，对植被指数、湿度、地表温度以及建筑指数四项指数指标进行集成
sociallism·2022-11-27 11:21

GEE学习记录（一）基于GEE利用LANDSAT 8数据计算遥感生态指数（RSEI）

最近老师让看一下关于GEE的东西，实现大面积的反演、计算地表温度等，也算熟悉一下。参考网上很多大佬的文章，按照自己的思路和想法算出了RSEI，参考的文章都有列出来。
gxwwww·2022-11-27 11:20

遥感生态指数（RSEI）计算教程

  遥感生态指数RSEI（Risk-ScreeningEnvironmentalIndicators）分布数据是一种基于卫星遥感影像反演计算得到的数据产品。
遥感云·2022-11-27 11:20

遥感生态指数（RSEI）——四个指数的计算

     遥感生态指数RSEI（Risk-ScreeningEnvironmentalIndicators）分布数据是一种基于卫星遥感影像反演计算得到的数据产品
遥感云·2022-11-27 11:20

数字电路 01 布尔代数、Verilog

描述逻辑图补码正数原码取反加一，得其负数的补码负数补码取反加一，得其正数的补码即原码补码加法溢出判断：加数的符号相同，和的符号与加数的符号不同（减法取反后判断同加法）布尔代数布尔代数基本定理常用公式基本规则代入规则反演规则对偶规则标准型最小项可定义为真值表中使某行为
叒狗·2022-11-27 07:17

图注意力网络GRAPH ATTENTION NETWORKS(gat)浅读

通过堆叠节点能够参与其邻域特征的图层，我们（隐式）启用了对邻域中不同节点的不同权重的指定，而无需进行任何昂贵的矩阵运算（如反演）或依赖于了解图前期结构。
starplus酱·2022-11-27 03:51

构建ARIMA模型对数据进行预测的案例（尺度5min）

需求：构建ARIMA(p,d,q)模型首先根据时间序列的折线图对序列进行初步的平稳性判断，并采用ADF单位根对序列的平稳性进行检验，对非平稳的时间序列，进行差分处理，直至成为平稳序列，差分的次数即为模型阶数
小小梁的实验室·2022-11-27 01:46

Python时间序列分析--ARIMA模型实战案例

时间序列分析–ARIMA模型实战案例,利用ARIMA模型对时间序列进行分析的经典案例（详细代码）**本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程,绘制时序图，平稳性检验，单位根检验
21级研究生·2022-11-26 11:29

ARIMA模型简介

ARIMA的含义是单积自回归移动平均过程，其含义为：假设一个随机过程含有d个单位根，其经过d次差分后可以变换为一个平稳的自回归移动平均过程，则该随机过程称为单积（整）自回归移动平均过程。
chanbupt·2022-11-26 11:23

rbf神经网络matlab代码_【新书推荐】【2008.06】机器人控制系统的设计与MATLAB仿真（刘金琨）...

全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。
weixin_39935092·2022-11-25 13:10

论文笔记: 数据驱动的地震波形反演--健壮性与泛化性研究

Data-drivenseismicwaveforminversion:Astudyontherobustnessandgeneralization.1.论文贡献提供实时预测的VelocityGAN与其他基于编码器-解码器的数据驱动地震波形反演方法不同
闵帆·2022-11-25 09:46

论文笔记: 全波形反演的无监督学习: 将 CNN 与偏微分方程做成一个环

摘要:分享对论文的理解,原文见PengJin,XitongZhang,YinpengChen,SharonXiaoleiHuang,ZichengLiu,YouzuoLin,Unsupervisedlearningoffull-waveforminversion:connectingCNNandpartialdifferentialequationinaloop.论文发表于计算机方面的顶会ICLR
闵帆·2022-11-25 09:13

Matlab 多元线性回归

预处理2.1变量筛选2.2制作训练集和测试集三、实现过程3.1回归拟合(建模)3.2测试3.3预测总结前言使用matlab对tif格式的遥感影像进行多元线性回归，建立用NDVI、EVI、VV、VH等数据反演地上森林生物量
Small Cube·2022-11-22 17:26

用python解决归结反演的问题

用python解决归结反演的问题一、实验目的二、实验思路三、代码及注解一、实验目的二、实验思路第一步：先将子句集转换为数字表示，这样利于判断归并，相加为0即可第二步：从子句集中取出2个进行归并判断第三步
长得不丑的小林·2022-11-22 14:09

人工智能推理——归结反演，学习记录

自己也是一个在为期末考试加班赶点的大学牲，考试前对归结反演这一部分进行了“复习”（平时学校课程安排的不太好，所以和预习差不多），下面是我在学完以后的个人理解，通过博客的形式让自己巩固加深一下，顺便给更多对归结反演有困难的人一些帮助
AI石叶·2022-11-22 13:53

【实战】（以色列·特拉维夫大学）将 E4E 成功移植到Windows 10: StyleGAN2图像处理编码器的设计，支持Pytorch Cuda/C++ Extension

但这个项目往往需要一些中间数据，比如：在Pytorch环境下对应于输入原图的StyleGAN2反演（Inversion）潜码，格式是.pt文件，这与基于tensorflow实现的StyleGAN2Encoder
闪闪·Style·2022-11-22 12:14

头歌平台-人工智能导论实验（确定性推理）

归结反演S=[]#以列表形式存储子句集S"""读取子句集文件中子句，并存放在S列表中-每个子句也是以列表形式存储-以析取式分割-例如：～p∨～q∨r存储形式为['～p','～q','r']"""defreadClauseSet
白衣纵马·2022-11-22 11:45

GEE专栏之水质反演 基于线下训练模型的在线叶绿素反演（叶绿素反演结果可视化、图例、白板底图、提取点位像元值并输出CSV）

GEE专栏之水质反演基于线下训练模型的在线预测效果图特色：GEE绘制图例、提取像元值、反演模型与GEE的融合。
lvbta·2022-11-21 23:45

【时间序列分析】时间序列预处理

时间序列预处理1、平稳时间序列的统计特征1.1-均值1.2-方差1.3-延迟k自协方差函数1.4-延迟k自相关函数2、平稳性检验2.1-图检验（1）时序图（2）自相关图（3）偏自相关图2.2-统计检验（1）单位根检验
zoxiii·2022-11-21 18:38

2021TPAMI/图像处理：Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation

ExploitingDeepGenerativePriorforVersatileImageRestorationandManipulation:利用深层生成先验进行多功能图像恢复和处理0.摘要1.概述2.相关工作2.1.图像先验2.2.图像恢复和操作2.3.GAN反演
HheeFish·2022-11-21 14:41

第15章Stata时间序列分析

目录15.1时间序列的基本操作案例延伸延伸1：清除数据的时间序列格式延伸2：关于数据处理的一般说明延伸3：关于时间序列运算的有关说明15.2单位根检验1.ADF检验2.PP检验案例延伸15.3协整检验1
查尔斯-狩乃·2022-11-20 20:40
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