ARIMA过程与r中的自动编码
ARIMA过程是一种时间序列模型，用于分析和预测时间序列数据。它是由自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分组成的。
自回归（AR）部分表示当前观测值与过去观测值之间的关系，通过使用过去观测值的线性组合来预测当前观测值。差分（I）部分用于处理非平稳时间序列，通过对观测值进行差分来使其变为平稳序列。移动平均（MA）部分表示当前观测值与过去观测值的误差之间的关系，通过使用过去观测值的线性组合来纠正误差。
在R中，可以使用自动编码（Autoencoder）来实现ARIMA过程。自动编码是一种无监督学习算法，用于学习数据的低维表示。它由一个编码器和一个解码器组成，其中编码器将输入数据映射到低维空间，解码器将低维表示重构为原始数据。
使用R中的自动编码器可以对时间序列数据进行特征提取和降维，从而帮助我们理解数据的结构和模式。在ARIMA过程中，可以将自动编码器用于预处理数据，提取有用的特征，并将其输入到ARIMA模型中进行建模和预测。
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请注意，以上提供的链接仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求和情况进行决策。
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我有一个包含3069个观察值的系列lnPrice。library(forecast)AR_1_3039 <- Arima((usdtry$lnPrice[1:3039]), order=c(1,1,0))AR_1_3040 <- Arima((usdtry$lnPrice((usdtry$lnPrice[5:3043]), order=c(1,
浏览 1提问于2017-03-09得票数 0
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我的目标是实现一个统一/多元在线异常检测系统。
经过几天的研究，我可以收集很多方法来达到这个目的。移动平均解如ARIMA，空间状态解如Kalman滤波器、Holt双/三重指数平滑、CUSUM、一类支持向量机、深度学习滑动窗口自动编码方法、基于自回归神经网络的深度学习等)。一般来说，时间序列上的异常检测是以原始时间序列的预测点或一组点与预测时间序列之间的差异产生的偏差阈值为依据的。
浏览 0提问于2019-01-23得票数 2
我曾经使用"auto.arima“在R中运行arima模型，以确定符合数据的最佳arima模型。即使没有它，在R中也很容易编写一个函数来执行类似的任务。然而，我已经用谷歌搜索了几天，我在SAS中找不到类似的过程。谁知道SAS中有没有"auto.arima“？或者我必须自己写一个？谢谢!编辑:经过几天的在线搜索，我能找到的最接近的</em
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
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去噪自动编码器参数搜索
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我已经运行了一个去噪自动编码器的超参数搜索，结果表明我应该使我的隐藏层的大小尽可能大(在我允许它搜索的值范围内)。这在直觉上是有意义的(我认为？)，更宽的层可以让它更容易地将输出复制到输入。然而，我认为这个微不足道的结果是为了防止去噪自动编码器。
有人能给我建议吗？谢谢。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 -1
如何在matlab中识别给定时间序列的ARMA模型的阶数。在R中，有一个函数ar，auto.arima，用于搜索AR和MA模型的最佳滞后数。但我在matlab中找不到类似的函数。matlab中的AR函数可以估计“指定”滞后数的参数。有什么想法吗？
其次，在matlab中有没有类似arima.sim的函数来模拟arima过程？
浏览 2提问于2011-11-24得票数 0
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我在R中使用函数 ARMA {tseries}和arima{stats}拟合arma模型时观察到了一些奇怪的情况。arima{stats}中的卡尔曼滤波与arma{t级数}中的ML估计有根本的不同。ts.sim
浏览 9提问于2015-04-08得票数 3
当我使用针织到PDF选项时，这个过程会被困在auto.arima上。当我运行这部分时，一切都很好。当我再次删除auto.arima命令后，按编织成PDF格式时，没有问题。使用什么数据作为auto.arima的输入并不重要，也不重要我把它放在哪个块中。例如，以下代码将不会转换为PDF：title: "Untitled"---
knitr::o
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我正在尝试在Tableau中集成R的时间序列模型，并且我还是个新手。请帮助我解决下面提到的错误。下面是我在tableau中与R集成的代码。计算是有效的，但得到一个错误。SCRIPT_REAL( cln_count_ts <- ts(.arg1,frequency = 7);
arima.fit <- auto.arima(log10(cl
浏览 3提问于2018-10-01得票数 2
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R中模拟MA(1)过程的均值
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我用arima.sim模拟了一个MA(1)过程：不幸的是，测试系数给我的截距为2.59，但不是2，因为它应该是一个MA过程的定义。我认为R计算AR(1)过程的平均/截距.有人知道如何获得更好的模拟或适合MA(1)模型(意为:截距为2)？
谢谢!
浏览 2提问于2015-10-27得票数 2
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我有一个计数时间序列数据，我可以用它来确定潜在随机过程的参数。例如，假设我有一个SARIMA (p，d，q)(P，D，Q)S季节ARIMA模型。
如何使用它生成新的计数时间序列数据集？更具体地说: SARIMA(1,0,1)(1,0,0)12 -我如何为每个月生成10年期间的时间序列？(即，120分来估计“计数”的数量。)
浏览 0提问于2011-08-05得票数 5
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我正在使用auto.arima函数在包forecast中拟合一个模型。例如，我得到了一个AR(1)模型。然后，我从这个模型中提取残差。这如何生成与原始向量相同的残差数？如果这是一个AR(1)模型，那么残差的数量应该比原始时间序列的维数少1。我遗漏了什么？= resid(auto.arima(arprocess, d=0, D=0, ic="bic", stationary=T)) [1] 100
U
浏览 4提问于2013-09-06得票数 3
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我的代码是：library(forecast)summary(fit)forecast.Arima(pricetimeseriesarima), h=5, level=c(99.5))
然后Error in forecast.Arima
浏览 6提问于2018-01-25得票数 0
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如何使用管道列出预测对象？
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已知的是，感兴趣变量的变换版本可以用标准线性自回归积分移动平均(ARIMA)过程更好地建模。当然，可以通过将指数函数应用于预测来逆转对数变换，从而获得原始变量的预测。我可以在R中实现目标，现在我需要在闪亮中获得相同的结果。我不知道如何更新列表中的项目，fc。我认为这是一个使用管道的解决方案。那么如何使用管道来列出预测对象呢？交互环境中R代码如下：
浏览 21提问于2021-11-11得票数 0
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我正在使用状态模型包中的SARIMAX方法，Python来估计ARIMA模型的系数。下面是我提到的链接：
我读过Rob ()对<em
浏览 11提问于2020-05-04得票数 0
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我想做以下两个步骤：
model_AR <- arima(ts_AR, order=c(1,0,0))model_ARSimulate based on modelError
浏览 5提问于2013-07-27得票数 5
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我正在运行一个for循环来使用R.执行Arima，我的for循环将更改p，d，q值，并运行arima并将p值存储在一个数据帧中。但是在这个过程中，一些p值抛出错误&我的for循环被停止了，我不希望我的for循环在没有完成完整循环的情况下停止在中间。是否可以不中断我的for循环并存储除错误之外的所有p值？
浏览 1提问于2013-05-18得票数 1
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我想在每天的交易数据上为ATM做预测。因此，我在R中使用了预测包，并使用ARIMA()函数拟合ARIMA模型。我有trans_date，transaction_amount，weekdays和holiday_flag的数据。
我用回归变量拟合ARIMA模型，但在最终输出中，我的预测值与3月份的实际值不匹配
浏览 2提问于2015-10-27得票数 0
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我正在尝试使用ARIMA模拟包来模拟一个带有漂移的ARIMA模拟。我的问题是我似乎不能让它工作。我需要这样的东西：不过，我的代码会产生这样的结果：[1] 15881.56[1] 8726.893originalseriesvariance = 8726.893*8726.893
浏览 17提问于2021-06-09得票数 5
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我问题的一个很小的版本是这样的：library(data.table)library(tidyverse)
y <- arima.sim(list(order = c(1,1,0), ar = 0.1), n = 100)
data<- data.frame(x,y) %>% gather(var,va
浏览 2提问于2018-02-13得票数 1
我在usconsumption数据集上使用R中的forecast包拟合Arima(2,0,0)模型。然而，当我使用lm模拟相同的拟合时，我得到了不同的系数。我的理解是它们应该是一样的。下面是我的代码。and lm models>
浏览 0提问于2016-07-12得票数 3
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