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2.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
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其中一面的还原图,其他一面自己运行程序吧。生数数学////////////////////////////////////
源代码:
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%正面读图
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%反面读图
strin=['a' 'b' 'b' 'a' 'a' 'a' 'b' 'a' 'b' 'b' 'b' 'a' 'a' 'b' 'b' 'b' 'b' 'a' 'a'
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image_row=[];
bmp = [];
[m,n]=size(strin);% m=
for i = 1:
for j=1:4:n
list=[strin(i,j) strin(i,j+1) strin(i,j+2) strin(i,j+3) '.bmp'];
temp=imread(list);
image_row=[image_row temp];
end
bmp=[bmp ; image_row];
image_row=[];
end
imshow(bmp);
///////////////////////////////////////////
原来matlab可以这么读文件:
str = [ '附件 1\',num2str(i,'%d\n'),'.bmp']; % 合成路径
K = imread(str);
全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势,并为该站制定最优采样监测方案。模F码研SARIMA模型是题源d题处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具,适用于描述周期性波动现象,究生建模2048源码xcode如季节性时间序列数据。研究
首先,生数数学本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的学建基本概念。平稳时间序列是模F码研指其统计特性不随时间变化的序列,而白噪声序列则是题源d题一种随机序列,各期方差一致。究生建模这些概念对于理解季节性时间序列的研究特性至关重要。
接着,生数数学引入了季节时间序列模型(SARIMA),学建ibatis 2 源码强调其在处理具有周期性波动的序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的基础上加入了季节性成分,使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。
在SARIMA模型定义中,包含季节自回归(SAR)、季节差分(Sd)、季节移动平均(SMA)三个关键参数。tftp源码编译这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优,SARIMA模型可以有效地预测未来数据。
建模过程中,包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。android 频谱源码首先,对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。若数据非平稳,则通过差分操作使其平稳。同时,利用季节性差分消除季节性影响。随后,c xml源码通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。
通过季节性分解(seasonal_decompose)可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分,有助于直观理解数据特性。
差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图来估计模型参数,进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性,若检验结果显著,表明序列平稳。
基于以上步骤,可以建立SARIMA模型,实现对未来水沙通量的预测。模型建立后,需要进行诊断和调优,确保预测结果的准确性。最后,根据预测结果制定最优的采样监测方案,以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化,又能有效控制监测成本。
本文提供了一套完整的方法论和理论框架,用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略,可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。
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