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|TAIEX Close-Price Prediction
In this experiment we apply the proposed models for prediction of the TAIEX close price time-series for the period 1990-2004. For each year, the time-series is divided into two periods: (i) the training period from January to October and (ii) the testing period from November to December. The following steps are carried out for the experiments:
Step 1. Training Phase: Partitioning, First-order rule extraction and neural network training. Following Sects. 5.3 and 5.4 , the training period time-series is first partitioned. For partitioning, we have experimentally chosen 40 equi-spaced partitions as that yields the best prediction results. The first-order transition rules thus extracted from the time-series for each year is then segregated into training sets for the neural networks and modified into mid-point to mid-point mappings for the discrete rule based model and into membership values to mid-point mappings for the fuzzy rule based model. The neural networks are trained using the back propagation algorithm on the training sets obtained above.
Step 2. Testing Phase: Prediction on test series. In the test phase, the trained neural networks of both the proposed models are used to make predictions on the time-series of the testing period for each year (1990-2004). In order to measure the
prediction error of the models, we use the RMSE error metric as defined in Eq. (5.19). A comparative study of the proposed models with various existing models in the literature has been performed. For the period, 1990-1999, the proposed models are compared with conventional models , weighted models, Chen and Chen’s model, Chen et. al’s model, Chen and Kao’s model and Cai et al’s model. The results of all the above mentioned models are obtained from and are shown in Table 5.4. For the period 1999-2004, the proposed models are compared with methods specified in 25-34 and the results are summarized in Table 5.5. The minimum RMSE values for each year have been shown in bold. Figs. 5.9 and 5.10 illustrate the variations in the RMSE values graphically over the years 1990-1999 and 1999-2004 respectively, for the proposed models along with the next best model .
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Conclusion
In this chapter, we presented a novel grouping scheme of first-order transition rules obtained from a partitioned time-series for the purpose of fuzzy-induced neural network based prediction. In this direction, we have proposed two models. The first model uses first-order transition rules segregated into groups representing injective mappings from antecedents to consequents of a rule. Each rule in a group thus obtained possesses a distinct antecedent and each such group is used to train a separate neural network in the ensemble. This helps in realizing the simultaneous and concurrent firing of multiple rules during prediction. Furthermore, the individual predictions of the networks are weighted according to the probability of occurrence of their corresponding transition rules and the weighted sum thus obtained is treated as the final predicted value of the model. This helps in taking the recurrence of transition rules into account while making forecasts, thereby increasing prediction accuracy.
The second model proposed modifies and extends the training scheme of the first, by considering each partition of the time-series as a fuzzy set to identify the membership of a data point in its respective partition. The advantage of such an approach lies in utilizing the inherent fuzziness involved in identifying the partition to which a time-series data point belongs, thereby reducing the approximation error induced due to quantization of a time-series data point with respect to its partition mid-point value. The first-order transition rules are thus converted into fuzzy first-order rules and segregated into training sets following the grouping scheme as mentioned above.
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|TAIEX Close-Price Prediction
在这个实验中，我们将所提出的模型用于预测1990-2004年期间的TAIEX收盘价时间序列。对于每一年，时间序列被分为两个时期：（i）1月至10月的训练期和（ii）11月至12月的测试期。实验进行了以下步骤：
步骤1. 训练阶段： 分割、一阶规则提取和神经网络训练。根据第5.3和5.4节，首先对训练期的时间序列进行划分。5.3和5.4节，首先对训练期的时间序列进行分区。对于分区，我们在实验中选择了40个等间距的分区，因为这能产生最好的预测结果。然后，从每年的时间序列中提取的一阶过渡规则被分离成神经网络的训练集，并为基于离散规则的模型修改成中点到中点的映射，为基于模糊规则的模型修改成成员价值到中点的映射。使用反向传播算法对上述训练集的神经网络进行训练。
第二步。测试阶段： 对测试系列进行预测。在测试阶段，两个模型的训练后的神经网络被用来对每年的测试期（1990-2004）的时间序列进行预测。为了衡量
为了衡量模型的预测误差，我们使用公式（5.19）中定义的RMSE误差指标。我们对所提出的模型与文献中的各种现有模型进行了比较研究。在1990-1999年期间，提出的模型与传统模型、加权模型、Chen和Chen的模型、Chen等人的模型、Chen和Kao的模型以及Cai等人的模型进行了比较。所有上述模型的结果都来自于表5.4。对于1999-2004年期间，所提出的模型与25-34中规定的方法进行了比较，结果见表5.5。每年的最小RMSE值用黑体表示。图5.9和图5.10分别说明了1990-1999年和1999-2004年期间所提出的模型与次佳模型的RMSE值的变化。
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES & PREDICTION代考|Conclusion
在这一章中，我们提出了一个新颖的一阶过渡规则分组方案，这些规则是从一个分区的时间序列中获得的，目的是为了进行基于模糊诱导的神经网络预测。在这个方向上，我们提出了两个模型。第一个模型使用一阶过渡规则，这些规则被分隔成若干组，代表从规则的前项到后项的注入性映射。这样得到的组中的每个规则都有一个独特的前因，每个组都被用来训练集合中的一个单独的神经网络。这有助于在预测过程中实现多个规则的同时启动。此外，网络的单个预测根据其相应过渡规则的发生概率进行加权，由此获得的加权和被视为模型的最终预测值。这有助于在进行预测时考虑到过渡规则的重复出现，从而提高预测的准确性。
提出的第二个模型修改并扩展了第一个模型的训练方案，将时间序列的每个分区视为一个模糊集，以确定数据点在其各自分区中的成员资格。这种方法的优点在于利用了识别时间序列数据点所属分区的固有模糊性，从而减少了由于时间序列数据点相对于其分区中点值的量化而引起的近似误差。因此，一阶过渡规则被转换为模糊一阶规则，并按照上述分组方案被分隔为训练集。
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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。
