自適應過濾法r語言

⑴ 要求進行自適應過濾法分析

你好：
這可以用SPSS軟體進行分析的！

⑵ 自適應過濾法最適用於哪些類型的數據

這可以用SPSS軟體進行分析的！

⑶ 預測與決策概論的目錄

預測學基礎
1預測概論
1.1預測的基本概念
1.2現代預測發展概況
1.3預測的分類
1.4預測的基本原則和程序
1.5預測精度及預測方法的選擇
1.6預測與決策的關系
思考練習題
2定性預測法
2.1預測的基本要素
2.2直觀判斷分析預測法
思考練習題
3時間序列平滑預測法
3.1時間序列的構成
3.2移動平均法
3.3指數平滑法
3.4自適應過濾法
思考練習題
4曲線趨勢預測法
4.1直線趨勢模型預測法
4.2可線性化的曲線趨勢模型預測法
4.3有增長上限的曲線趨勢模型預測法
思考練習題
5季節變動預測法
5.1判斷季節變動存在的方法
5.2不變季節指數預測法
5.3可變季節指數預測法
5.4雙季節指數預測法
思考練習題
6馬爾科夫預測法
6.1馬爾科夫鏈及轉移概率
6.2轉移概率矩陣的固定點
6.3馬爾科夫鏈在經濟預測等方面的應用
*6.4吸收態馬爾科夫鏈及其應用
思考練習題
7回歸分析預測法
7.1回歸分析預測的基本概念
7.2一元線性回歸分析預測法
7.3多元線性回歸分析預測法
7.4非線性回歸分析預測法
思考練習題
8投入產出分析預測法
8.1投入產出分析概述
8.2全國價值型投入產出模型
8.3價值型投入產出模型在國民經濟預測中的應用
8.4企業實物型投入產出模型及其應用
*8.5投入佔用產出技術及其應用
思考練習題
決策學基礎
9決策概論
9.1決策的概念與類型
9.2決策的程序與原則
9.3決策與信息分析
思考練習題
10確定型與非確定型決策
10.1確定型決策的特點與基本思路
10.2確定型決策的幾種方法
10.3非確定型決策的若干決策准則
思考練習題
11風險型決策模型與期望損益決策
11.1風險型決策的基本問題
11.2期望損益值決策方法
11.3增量分析決策模型
11.4信息價值的測算
思考練習題
*12抽樣信息與貝葉斯決策
12.1貝葉斯定理與貝葉斯決策法則
12.2先驗分析與預後驗分析
12.3後驗分析
思考練習題
13效用理論與風險型決策
13.1期望損益值決策的局限
13.2效用決策理論與分析方法
13.3效用曲線與決策者類型分析
思考練習題
*14多目標決策
14.1多目標決策的特點
14.2層次分析法
14.3模糊決策法
思考練習題
15決策風險分析
15.1風險因素辨識的基本方法
15.2風險估計方法
15.3決策方案的敏感性分析
思考練習題
Excel在預測與決策中的應用
16Excd在預測與決策中的應用
16.1Excel概述
16.2公式與函數的應用
16.3數據分析工具的應用
16.4數組與矩陣的應用
附錄
參考文獻

⑷ 自適應過濾法只能預測一期的數據嗎

自適應量化是使量化級差跟隨輸入信號變化，使不同大小的信號平均量化誤差最小，從而提高信噪比；自適應預測的基本思想是使預測系數跟隨輸入信號而變化，從而保證預測值與樣值最接近，即預測誤差最小。

⑸ 各位 有誰知道自適應過濾法的MATLAB的程序

（1）首先確定模型階數P
（2）選擇合適濾波參數k
（3）計算每殘差e
（4）根據殘差e及調整公式計算輪系數
（5）迭代直取合適系數！

⑹ 預測方法中自適應過濾法的一段C++程序，哪位大蝦幫我看看，我這個程序沒有錯誤，但是不能輸入數據

gezhongshuju

⑺ 自適應過濾法最適用於哪些類型的數據

自適應過濾法對處理具有長期趨勢性變動或季節性變動的確定型時間序列比較有優勢。對於有線性趨勢的數據，可以應用差分方法消除數據的趨勢。

⑻ 自適應過濾法完整正確c++程序

自適應過濾法？？？抱歉我還沒學過！一、自適應過濾法就是從自回歸系數的一組初始估計值開始利用公式
逐次迭代，不斷調整，以實現自回歸系數的最優化。
自適應過濾法的基本步驟有：
（1）首先確定模型階數P
（2）選擇合適的濾波參數k
（3）計算每一次殘差e
（4）根據殘差e以及調整公式計算下一輪的系數
（5）迭代直到取得合適的系數
二、自適應過濾法的一個很重要的特點是經過逐次迭代，自回歸系數可以不斷調整，以使自回歸系數達到最優化。

自適應過濾法優點是：
（1）簡單易行，可採用標准程序上機運算。
（2）適用於數據點較少的情況。
（3）約束條件較少
（4）具有自適應性，他能自動調整回歸系數，是一個可變系數的數據模型。
三、使用自適應過濾法應選擇好濾波常數k，這樣不僅可使迭代次數不太多，而且可以確保MSE取值最小。
濾波常數k的選擇原則有：

（1）k越接近於1可以減少迭代次數
（2）為了避免太大的k而導致的誤差序列的發散性，k應小於或等於1/P
（3）根據Box-Jenkins方法的基本知識，
，
而Windrow將其表述為：
四、對原始數列做標准化處理很重要，這樣可加快迭代的收斂速度，並使取得的誤差從平均意義上逐漸減小。
五、學會使用計算機來進行自適應過濾法的計算，這樣可使自適應過濾法的應用變得簡單易行。