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arimanet
- ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳
115157681arma
- 已知1991-2008年的值： 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90 8.10 8.30 用GM(1,1)灰色模型和bp神经网络预测一直到2050年的值，用matlab实现(1991-2008 known value: 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90
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- arma时间序列的研究模型，研究预测股票(ARMA model help us to predict the stock price, GDP, etc. One of problems in real finance life is how to modelate the market risk. I think that this model that i build can help.)
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- b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数, a——双精度实型一维数组,长度为(()
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- Autoregressive conditional kurtosis
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- 递推最小二乘参数辨识，适用于ARMA模型，锂电池等效电路模型参数辨识时使用(RLS for parameter identification)
yuce
- 时间序列预测(time forecast)
Arma-Garch-Copula
- garch copula 带论文和code例句(garch copula with paper and code)