如果你也在 怎样代写时间序列和预测Time Series & Prediction 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。时间序列和预测Time Series & Prediction是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
时间序列和预测Time Series & Prediction分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzy Sets and Time-Series Partitioning
A fuzzy set is a generalization of a conventional set, where each element belongs with a certain membership value lying in the range $[0,1]$ unlike a conventional set where each element belongs with a membership value which is either 0 (does not belong to the set) or 1 (belongs to the set). A fuzzy set is formally defined in Definition 5.1.
Definition 5.1 Given a set $U$ as the “universe of discourse”, a fuzzy set A on the universe $U$ is defined as a set of 2-tuples as shown below
$$
A=\left{\left(x, \mu_A(x)\right) \mid x \in U\right}
$$
where $\mathrm{x}$ is an element of the universe $\mathrm{U}$ and $\mu_A(x) \in[0,1]$ denotes the membership value of the element $x$ in the fuzzy set $A$. If the universe of discourse $U$ is continuous and infinite, it is not possible to define a set of discrete 2-tuples as given in Eq. (5.1) for the fuzzy set A. In such cases, a fuzzy membership function $\mu_A$ : $U \rightarrow[0,1]$ is defined to map each element in the universe of discourse to its corresponding membership value in the fuzzy set A.
Definition 5.2 A time-series is a discrete sequence of values sampled from a temporally varying measurable entity like atmospheric temperature, rainfall, population growth and the like. A time-series can be considered as a vector of length $\mathrm{n}$ as shown below:
$$
\begin{aligned}
\vec{C} & =[c(t-(n-1) k), c(t-(n-2) k), \ldots, c(t-2), c(t-1), c(t)] \
& =\left[c_1, c_2, c_3, \ldots, c_n\right]
\end{aligned}
$$
where $c_i=c(t-(n-i) k)$ represents the ith sample of the series and $\mathrm{k}$ is the sampling interval.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Back-Propagation Algorithm
One of the most well-known training algorithms employed to optimize the weights of a neural network is the back-propagation algorithm. The basic principle behind the back-propagation algorithm is to minimize a loss function by iterative modification of the weights of the network over all the training examples. The algorithm uses gradient descent learning on an error (energy) function of weights, where the error function is designed to minimize the Euclidean norm of two vectors: targeted output vector and computed output vector. Here the vectors are defined with respect to the output signals corresponding to the neurons in the last layer. The algorithm begins by randomly initializing the weights of a neural network and has two
primary steps which are iteratively carried out over all the training examples until the network performance is satisfactory:
Step 1. Forward Propagation: In this step, a training example is input in order to obtain the output activation values from the network and compute the loss or error metric $e$ of the network output with respect to the desired output.
Step 2. Backward Propagation and Weight Update: This step is used to compute the gradient $\frac{\partial e}{\partial w}$ of the error (or loss) with respect to each and every weight $w$ in the network. Furthermore, for a weight $w$, the negative of the gradient $\frac{\partial e}{\partial w}$ represents the direction of decreasing loss. Hence, the weight $w$ is updated as follows:
$$
w_i \leftarrow w_{i-1}-\alpha\left(\frac{\partial e_{i-1}}{\partial w_{i-1}}\right)
$$
where $w_i$ and $w_{i-1}$ represent the weight at the ith and $(i-1)$ th iterations respectively, $e_{i-1}$ is the error at the $(i-1)$ th iteration, $\frac{\partial e_{i-1}}{\partial w_{i-1}}$ is the value of the gradient and $\alpha$ denotes the learning rate of the network.
时间序列和预测代写
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES & PREDICTION代考|Fuzzy Sets and Time-Series Partitioning
模糊集是传统集的概括，其中每个元素都有一定的成员值，其范围为$[0,1]$，与传统集不同的是，每个元素的成员值要么为0（不属于该集），要么为1（属于该集）。定义5.1中正式定义了一个模糊集。
定义5.1 给定一个集合$U$作为 “话语宇宙”，宇宙$U$上的模糊集A被定义为一个2元组的集合，如下所示
$$
A=left{left(x, \mu_A(x)\right) \mid x \in Uright}。
$$
其中$mathrm{x}$是宇宙$mathrm{U}$的一个元素，$mu_A(x)/in[0,1]$表示元素$x$在模糊集$A$中的成员价值。如果话语宇宙$U$是连续的和无限的，就不可能像公式（5.1）中给出的那样为模糊集A定义一个离散的2元组。在这种情况下，定义一个模糊成员函数$mu_A$ : $U\rightarrow[0,1]$来把话语宇宙中的每个元素映射到它在模糊集A中的相应成员值。
定义5.2 时间序列是指从大气温度、降雨量、人口增长等随时间变化的可测量实体中抽取的离散值序列。一个时间序列可以被认为是一个长度为$mathrm{n}$的向量，如下所示：
$$
\begin{aligned}
\vec{C} & =[c(t-(n-1) k), c(t-(n-2) k), \ldots, c(t-2), c(t-1), c(t)] \
& =\left[c_1, c_2, c_3, \ldots, c_n\right] 。
\end{aligned}
$$
其中$c_i=c(t-(n-i) k)$代表系列的第i个样本，$mathrm{k}$是采样区间。
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES & PREDICTION代考|Back-Propagation Algorithm
最著名的用于优化神经网络权重的训练算法之一是反向传播算法。反向传播算法的基本原理是通过对所有训练实例的网络权重进行迭代修改来最小化损失函数。该算法使用梯度下降学习权重的误差（能量）函数，其中误差函数被设计为最小化两个向量的欧氏规范：目标输出向量和计算输出向量。这里的向量是相对于最后一层的神经元所对应的输出信号而定义的。该算法从随机初始化神经网络的权重开始，有两个主要步骤。
主要步骤，这些步骤在所有训练实例中反复进行，直到网络性能令人满意：
步骤1. 前向传播： 在这一步骤中，输入一个训练实例，以获得网络的输出激活值，并计算网络输出相对于期望输出的损失或误差指标$e$。
第二步。后向传播和权重更新：该步骤用于计算网络中每个权重$w$的误差（或损失）的梯度$frac{partial e}{partial w}$。此外，对于一个权重$w$来说，梯度$frac{\partial e}{partial w}$的负数代表损失的减少方向。因此，权重$w$的更新方式如下：
$$
w_i\leftarrow w_{i-1}-alpha\left(frac{partial e_{i-1}}{partial w_{i-1}}\right)
$$
其中$w_i$和$w_{i-1}$分别代表第i次和第(i-1)次迭代的权重，$e_{i-1}$是第(i-1)次迭代的误差，$frac{partial e_{i-1}}{partial w_{i-1}}$是梯度值，$alpha$表示网络的学习率。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
