: true, href: 'https://alligator.io' } JSX 和 render 函数 由于JSX 和 render 函数在渲染时为我们提供了更多的功能和灵活性，所以一次传递多个属性是相当容易的.../props.js'; export default { data: () => ({ buttonProps }) } 使用此技巧，我们无需在应用中的多个位置填充重复属性的模板...总结 使用本文中提到的示例，可以简化将多个属性传递给组件的操作。 这对于具有很多属性的表示性和第三方组件特别有用。 注意，这里使用的示例仅仅演示。
有时候，我们需要将多个参数同时传递给 onChange 事件处理函数，在本文中，我们将介绍如何实现这一目标。...多个参数传递有时候，我们需要将多个参数传递给 onChange 事件处理函数。例如，假设我们有一个包含两个输入框的表单。每个输入框都需要在变化时更新组件的状态，但是我们需要知道哪个输入框发生了变化。...当 input 元素发生变化时，我们调用 handleInputChange 函数，并将 inputNumber 和 event 对象作为参数传递给它。...当 input 元素发生变化时，我们调用 handleInputChange 函数，并将 inputNumber 和 event 对象作为参数传递给它。...结论在本文中，我们介绍了如何使用 React 中的 onChange 事件处理函数，并将多个参数传递给它。我们介绍了两种不同的方法：使用箭头函数和 bind 方法。
单变量时间序列预测 自回归 (AR) 移动平均模型 (MA) 自回归滑动平均模型 (ARMA) 差分整合移动平均自回归模型 (ARIMA) 季节性 ARIMA (SARIMA) 3、外生变量的时间序列预测...模型的符号涉及将 AR(p) 和 MA(q) 模型的顺序指定为 ARMA 函数的参数，例如 ARMA（p，q）。...SARIMAX 方法也可用于通过包含外生变量来模拟具有外生变量的其他变化，例如 ARX、MAX、ARMAX 和 ARIMAX。...对多个并行时间序列的推广，例如 多元时间序列。...它是 ARMAX 方法对多个并行时间序列的推广，即 ARMAX 方法的多变量版本。 VARMAX 方法也可用于对包含外生变量的包含模型进行建模，例如 VARX 和 VMAX。
Autoregressive Integrated Moving-Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) SARIMAX是SARIMA模型的扩展，还包括外生变量的建模...SARIMAX方法还可用于使用外生变量对包含的模型进行建模，例如ARX，MAX，ARMAX和ARIMAX。...AR是多个并行时间序列的推广。...对多个并行时间序列的推广，例如，多变量时间序列。...它是ARMAX方法的多变量版本。 Holt Winter’s Exponential Smoothing (HWES) HWES是在先前时间步骤的观测的指数加权线性函数，将考虑趋势和季节性因素。
string $encoded_string [, array &$result ] ) 如果 encoded_string 是 URL 传递入的查询字符串（query string），则将它解析为变量并设置到当前作用域...result 如果设置了第二个变量 result， 变量将会以数组元素的形式存入到这个数组，作为替代。
ARIMA将三种类型的建模过程结合到一个建模框架中。I：差分是用d表示的。它告诉我们在连续的观察样本中，被差分的序列对于原始序列的变化数量。...它告诉我们要回归的序列中的误差项的数量，以便将差分的AR过程残差减少为白噪声。关于ARIMAXARIMAX或回归ARIMA是ARIMA模型的一个扩展。在预测中，这种方法也涉及自变量。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值和过去值包括到ARIMAX模型中。多元回归模型公式：其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...请注意，对于多个回归因子，我们必须将这些向量合并成一个矩阵，以便我们进行预测工作。...缺点一个缺点是，协变量系数很难解释。斜率的值不是xt增加1时对Yt的影响（就像回归中那样）。方程右侧存在因变量的滞后值，这意味着斜率β只能以因变量以前的值为条件进行解释，这很不直观。
它告诉我们要回归的序列中的误差项的数量，以便将差分的AR过程残差减少为白噪声。 关于ARIMAX ARIMAX或回归ARIMA是ARIMA模型的一个扩展。在预测中，这种方法也涉及自变量。...ARIMAX模型表示输出时间序列由以下部分组成：自回归（AR）部分，移动平均（MA）部分，差分整合（I）部分，以及属于外生输入（X）的部分。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值 和过去值 包括到ARIMAX模型中。 多元回归模型公式： 其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...集中在失业率（Ut）、国民生产总值（Gt）和消费（Ct）上，首先对每个序列进行记录，然后去掉线性趋势，对数据拟合一个向量ARMA模型。...请注意，对于多个回归因子，我们必须将这些向量合并成一个矩阵，以便我们进行预测工作。
实际情况的复杂性给业务量的分析预测带来了许多挑战： 具有业务特征的周期性影响 节假日等特定时序节点的变异 地域差异，空间的相互作用 受到库存、实际市场容量的影响 其他外生变量，不可控自然或社会因素 对于时间序列的分析...AR模型将某时刻t的值用过去若干时刻t-1到t-p的值通过线性组合以及噪声来表示。 q阶移动平均模型MA(q) ? 当 ?...Step6、模型测试与优化 将训练得到的参数加入模型，分析模型效果。...format(round(error_rate, 4))) 模型预测误差8.58%（【偏差/真实值】的均值），结果并不是太理想，所以我们需要对模型进行优化，考虑是因为指标受到了节假日和周的影响，所以在模型的外生变量里面我们加入节假日和周的识别参数...加入exog外生变量后，需要重新定阶，重新训练模型，步骤与上类似。优化后的预测误差1.77%，相比之前有了很大程度的提升。 ? 图8 Step7、模型检验 用模型残差来检验模型的合理性。
ARIMA的优缺点 优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。...严谨的定义： 一个时间序列的随机变量是稳定的，当且仅当它的所有统计特征都是独立于时间的（是关于时间的常量）。...首先：（1）经过d次差分后，判断该随机过程是否平稳；(2) 找到合适的d之后，xtxt转化为平稳的随机过程Δdxt∆dxt ；（3）Δdxt∆dxt构建为自回归移动平均过程，ARMA(p,q)，即完成了将随机过程...ARIMA模型的构建在于：寻找差分次数d；估计ARMA模型参数。差分次数d不宜过大，否则波动过大。ARMA模型的参数值通过极大似然估计估计参数值。...ARIMA建模流程 将序列平稳（差分法确定d） p和q阶数确定：ACF与PACF ARIMA（p,d,q）
p=5919 在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。...ARMA模型 ARMA代表自回归移动平均线。...ARMA模型仅适用于平稳过程，并具有两个参数： p：自回归（AR）模型的顺序 q：移动平均（MA）模型的顺序 ARMA模型可以指定为 使用以下变量： cc ϵtϵtttϵt∼N(0,σ2)ϵt∼N(0,...我们将模拟缺点，冰淇淋消费作为时间序列，并使用收入，价格和平均值作为外生变量。在开始建模之前，我们将从数据框中创建一个时间序列对象。 我们现在调查数据： ?...但是，由于我们知道温度和外生变量的收入，因此它们可以解释数据的趋势： ? 由于income解释了整体趋势，我们不需要漂移术语。此外，由于temp解释了季节性趋势，我们不需要季节性模型。
我们在建立时间序列模型时说，简单的单变量ARMA 模型可以很好地进行预测。那么，为什么我们需要多个序列？...在观察 ARMA 和 GARCH 模型时，您会立即注意到估计和预测是针对一个变量进行的。在现实生活中，这并不成立。实际上，还有许多其他变量可能会影响其他变量。...众所周知，向量自回归模型处理的是多元时间序列，这意味着会有两个或多个变量相互影响。因此，向量自回归 模型方程随着时间序列中变量数量的增加而增加。...所以这就是 p 值将如何增加模型方程的长度，而变量的数量将增加方程的高度。...通过包含因变量的滞后值以及其他（即，外生）变量的同期和滞后值的模型来实现这种想法。同样，这些外生变量应该是稳定的。
例如，将订单分成小块的算法交易者或对某些交易所事件做出反应的交易系统。出于演示目的，我使用的数据是 2013 年 4 月 20 日 13:10 到 19:57 之间的 5000 笔交易。...基准率也可以解释为外生事件的强度，例如新闻。其他参数 α 和 β 定义了过程的聚类属性。通常情况下 α递给它来运行上面的拟合过程。...Shek：使用双变量霍克斯过程进行高频交易预测。...R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数：ARMA-GARCH
因此，除了关心话务呼入量的自然分布特征外，还需要结合自身行业属性，充分考虑可能影响话务异常趋势的外生因素，把这些外生因素融入到模型中去，尽可能提升模型预估的准确率。...在预测一个对象时（Y），我们不仅要关注这个Y内部的运行规律，更要注重跟这个Y相关外生因素X的影响。...4、V1.0预测系统模型原理 基于工程部署上面简单、高效、快捷的需求，结合对模型预测准确率的考量，在V1.0系统的实现中，我们融合了外生变量、傅里叶项和ARM模型，也即广义上的ARIMAX模型： ?...而我们发现这个问题很大程度上要掣肘于模型的表现形式，由于傅里叶项和ARMA的周期只能抽取固定周期的频率，针对农历节假日这种变动周期的频率却没有办法进行精准的刻画，同时我们添加进去的外变量，比如航变和订单因子的影响...，在ARIMAX模型中主要都是通过线性关系来影响Y（也就是我们的话务量），其训练出来的模型在这些外生变量上面的系数都比较小，最后导致该种模型不能很好地拟合出这些X和Y之间的关系。
MA模型也可以使用多个时间回溯步骤。例如，MA(1)模型的阶数为1，只使用一个时间回溯步骤。 3. 自回归移动平均线(ARMA) 自回归移动平均数，或称ARMA，模型将之前的两个构件组合成一个模型。...VARMA模型对应于ARMA模型的多变量模型。VARMA对ARMA的作用就像VAR对AR的作用一样：它在模型中增加了一个移动平均的成分。 更进一步，我们可以使用VARMAX。X代表外部（外生）变量。...外生变量是可以帮助模型做出更好的预测的变量，但它们本身不需要被预测。statsmodels VARMAX可以轻松实现该方法。...线性回归 在多元线性回归中，不是只使用一个自变量，而是使用多个自变量。你可以想象一下，将2D图转换成3D图，其中第三轴代表变量 "价格"。...然而，一个优点是，添加外生变量变得更加容易。 现在让我们看看如何在CO2数据集上应用线性回归。你可以按以下方式准备CO2数据。
由多个matrix组成，cube又是Tensor类中的数据实际管理者。...一个cube类由多个这样的Matrix组成，图1中表示的情况是arma::cube(2, 5, 3), 表示当前的三维矩阵共有2个矩阵构成，每个矩阵都是5行3列的。...values)」 另外一个Fill方法， 我们需要以values中的所有数据去填充Tensor中的数据管理器cube类，注意values中数据的数量要等于Cube的行数×列数×维度 Flatten() 将三维的矩阵展开铺平为一维的...首先要讲的是顺序访问方式，在tensor变量中，我们可以使用tensor.at(0, 1, 2)得到tensor变量中第0通道，第1行，第2列中存放的元素。...如果将顺序的一组数据[0,1,2,3,4,5....128]存放到一个大小为4×4的Matrix中，那么大家需要注意一个问题，我们的数据管理类Tensor(arma::cube)是列主序的，这一点和Opencv
如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。 如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...SARIMA –最终预测 15.如何用外生变量建立SARIMAX模型 我们构建的SARIMA模型很好。 但是为了完整起见，让我们尝试将外部预测变量（也称为“外生变量”）强加到模型中。...使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。 为了演示，我将对 最近36个月的数据使用经典季节性分解中的季节性指数 。 为什么要季节性指数？ SARIMA是否已经在模拟季节性？...季节性指数是一个很好的外生变量，因为它每个频率周期都会重复一次，在这种情况下为12个月。 因此，你将始终知道季节性指数将对未来的预测保持何种价值。...让我们计算季节性指数，以便可以将其作为SARIMAX模型的（外部）预测变量。 外生变量（季节指数）已准备就绪。让我们构建SARIMAX模型。
这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。...本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...我们还可以将这些残差标准化。...多变量GARCH，即BEKK（1,1）模型，例如使用： > bekk = BEKK11（dat_arma） > bekk_series_vol function（i = 1）{ + plot（Time...从单变量GARCH模型中模拟残差 第一步可能是考虑残差的一些静态（联合）分布。单变量边缘分布是 ? 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计获得） ?
ARMA-GARCH过程。...本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...我们还可以将这些残差标准化。...，2，var） > dat\_arma\_std arma）-m）/ sqrt（v）） ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit（formula = ~arma...单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得） 也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1
先前的多变量或单变量预测方法要么将所有变量平等对待，要么忽视外部信息，本文提出TimeXer框架，利用外部信息来增强内生变量的预测。...此外，TimeXer还采用了一个全局内生变量token来将外部序列桥接到内生时间patch中。...具体来说，内生变量的嵌入向量包含多个patch token（P）和变量token（V），其中变量token 是全局token，提供了全局视图以及与外生变量的交互。...在TimeXer中，采用交叉注意力来对内生和外生变量的序列级依赖性进行建模。交叉注意力层将内生变量作为查询（query），将外生变量作为键（key）和值（value），以建立两种类型变量之间的联系，。...赋予了经典的Transformer架构无需结构性修改就能整合内生和外生信息的能力，能够捕捉内生时间依赖性以及内生和外生变量之间的多元相关性。
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