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包含实现AR函数python的词条( 二 )

IT技术模型


import pylab as plt
#import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])

def gaussian(x,*param):
return param[0]*np.exp(-np.power(x - param[2], 2.) / (2 * np.power(param[4], 2.)))+param[1]*np.exp(-np.power(x - param[3], 2.) / (2 * np.power(param[5], 2.)))

popt,pcov = curve_fit(gaussian,x,y,p0=[3,4,3,6,1,1])
print popt
print pcov
plt.plot(x,y,'b+:',label='data')
plt.plot(x,gaussian(x,*popt),'ro:',label='fit')
plt.legend()
plt.show()
python高效查找2个文件相同字段并输出相应行fd = {}
for l in open('a.txt', 'r'):
ar = l.split(' ')
if len(ar) == 2:
fd[ar[0]] = ar[1]
with open('out.txt', 'w') as fw:
for l in open('b.txt', 'r'):
ar = l.split(' ')
if len(ar) == 2:
if ar[0] in fd:
fw.write(' '.join([ ar[0],fd[ar[0]].strip('\n'),ar[0],ar[1]]))
print('ok')
你试试吧 性能应当还可以，百万的数据量的话不会超过一分钟
求教时间序列AR模型做预测 MATLAB如何用MATLAB对时间序列AR模型做预测？
第一步，使用load命令加载数据
第二步，使用ar函数，确定时间序列AR模型
第三步，确定预测时间范围指定为K个样本 。K=100 。
第四步 ， 使用forecast函数 ， 绘制给定时间范围内的预测系统响应 。
实现代码，（供参考）
clc
%Forecast Response of Time Series Model
%时间序列模型的预测响应
load iddata9 z9
past_data = https://www.04ip.com/post/z9.OutputData(1:50);
model = ar(z9,4);
K = 100;
forecast(model,'r--',past_data,K);
运行结果
【包含实现AR函数python的词条】关于实现AR函数python和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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