Die Dokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales Unendlich-Grad-Verzögerungsoperatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihre CountryARMA-Modellierung Die ARMA-Modellierungsfunktionalität automatisiert die ARMA-Modellierungsschritte: Ermitteln von Anfangsparametern, Parametervalidierung, Güteprüfung und Restdiagnose. Um diese Funktionalität zu nutzen, wählen Sie das entsprechende Symbol auf der Symbolleiste (oder dem Menüpunkt). Zeigen Sie auf das Datenmuster in Ihrem Arbeitsblatt, wählen Sie die entsprechende Reihenfolge des autoregressiven (AR) Komponentenmodells und die Reihenfolge des gleitenden durchschnittlichen Komponentenmodells aus , Die Güte der Fit-Tests, die Restdiagnose und schließlich die Bestimmung eines Ortes in Ihrem Arbeitsblatt, um das Modell zu drucken. Nach Abschluss gibt die ARMA-Modellierungsfunktion die ausgewählten Modellparameter und die ausgewählte Testskalkulation an der vorgesehenen Stelle Ihres Arbeitsblattes aus. Tutorial PDF Über die Toolbox Die OGG-Toolbox ist eine Python-Toolbox, die unter der LGPL veröffentlicht wird. Zum schnellen Aufbau, Training und Evaluation von modularen Lernarchitekturen auf großen Datensätzen. Es baut Funktionalität oben auf der modularen Toolkit für die Datenverarbeitung (MDP). Mit Hilfe von MDP bietet Oger: Einfache Erstellung, Schulung und Nutzung modularer Strukturen von Lernalgorithmen Eine breite Palette an modernen Lernmethoden wie PCA, ICA, SFA, RBMs. Die vollständige Liste finden Sie hier. Die Oger-Toolbox baut die Funktionalität über MDP auf, wie zB: Cross-Validierung von Datensätzen Raster-Suche von großen Parameterräumen Verarbeitung von temporären Datensätzen Gradientenbasiertes Training von tiefen Lernarchitekturen Schnittstelle zur Sprachverarbeitung, Erkennung und automatischen Annotation Kit (SPRAAK ) Zusätzlich werden mehrere zusätzliche MDP-Knoten von Oger bereitgestellt, wie z. B. ein Reservoirknoten Leaky-Reservoirknoten Ridge-Regressionsknoten Bedingter Restricted Boltzmann Machine-Knoten (CRBM) Perceptron-Knoteninstallation Hier finden Sie Anleitungen zum Herunterladen und Installieren der Toolbox. Erste Schritte Es gibt ein allgemeines Tutorial und Beispiele, die einige wichtige Funktionen von Oger hervorheben. Eine PDF-Version der Tutorialseiten finden Sie hier. API-Dokumentation Eine automatisch generierte API-Dokumentation finden Sie hier. Bugs und Feature Requests Sie können Bugs oder Requests für zusätzliche Features über das Issue-Tracking-System bei github. ugent. be für dieses Repository abgeben. Eine nichtlineare AutoRegressive Moving Average (NARMA) Task mit einem Standard-Reservoir Dieser Befehl steht als Beispielenarma30demo. py zur Verfügung. Zunächst erstellen wir den Datensatz mit einer Samplelänge von 1000 timesteps und zehn Beispielen (dies ist der Standardwert, also nicht explizit übergeben). Sowohl x als auch y sind Listen von 2D-numpy-Arrays. Oger inherets die Dimensionalität Konvention aus MDP, so dass die Zeilen darstellen timesteps und die Spalten stellen unterschiedliche Signale. Wir konstruieren dann den Reservoirknoten: Wie Sie sehen können, spezifizieren wir eine Anzahl von Parametern des Reservoirs, indem wir Schlüsselwortargumente übergeben, wie die Input-Dimensionalität, die Output-Dimensionalität und die Skalierung der Eingangsgewichte. Eine vollständige Liste der ReservoirNode-Argumente und deren Standardwerte finden Sie in der Dokumentation (TODO: link). Als nächstes konstruieren wir den Ausleseknoten, der ein linearer Knoten ist, der unter Verwendung einer Kippregression trainiert wird. Wir verwenden die beiden Knoten, um einen Fluss zu konstruieren und die Ausführlichkeit zu aktivieren: Wir nehmen die ersten neun Samples von x und y und setzen sie wie folgt in eine Liste: Das ist, weil Flüsse ihre Daten in einem bestimmten Format erwarten (aus dem MDP genommen) Dokumentation): dataiterables ist eine Liste von iterables, eine für jeden Knoten im flow. Die von den iterables zurückgegebenen Iteratoren müssen Datenfelder zurückgeben, die dann für das Knotentraining verwendet werden (so dass die Datenfelder die x für die Knoten sind). Beachten Sie, dass die Datenfelder von den Knoten verarbeitet werden, die sich vor dem Knoten befinden, der geschult wird, sodass die Datendimension mit der Eingangsdimension des ersten Knotens übereinstimmt. Anstelle eines Datenarrays x können die Iteratoren auch eine Liste oder ein Tupel zurückgeben, wobei der erste Eintrag x ist und die folgenden args für das Training des Knotens sind (z. B. für das überwachte Training). So wird in unserem Fall das erste Element der Liste (x0: -1) als Eingabe für den Reservoirknoten und das zweite Element der Liste (das zip (x0: -1, y0: -1)) verwendet, Wird verwendet, um die lineare Auslesung zu trainieren, indem man das erste Argument des zip () als Eingabe an den ersten Knoten speist und das zweite Argument des zip () als Ziel für das Training verwendet. Unser Training kann dann auf die Trainingsdaten trainiert werden: Die Anwendung des trainierten Flusses auf Testdaten (das zehnte Beispiel im Datensatz, dass Python nullbasierte Indizierung verwendet) ist dann so einfach wie: Wir können dann das NRMSE berechnen und ausdrucken wie folgt:
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