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第三百六十九章 洋哥,请兑现下军训诺言

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家里又多了套四合院。”

“老翟,真兄弟。”

“洋哥,我记得军训的时候,你和舟哥打过一个赌,要不,今天兑现一下?放心,我没拉肚子。”

“.”

在位置上坐下,许青舟掏出手机,先和女朋友聊天,问问吃完饭没有。

下午3点,他又接到赵升文教授的电话,说电池项目的结题申请已经通过了,23号周五晚上举行个简单的聚餐,邀请许青舟一起。

许青舟欣然答应,刚好可以感谢赵教授的资料。

除了说聚餐,也说了关于他建立的模型的那篇论文,许青舟本人担任1作,但在二作上也挂了王伟,洪雅瑜和龚云飞。

许青舟毫无意见。

他就是动手做个模型而已,数据这些都是赵升文教授的课题组做出来的。

对于许青舟而言,自回归积分滑动平均模型虽然相当耗费时间,但难度不算大。

他已经利用ARIMA模型,对过去5年的GDP数据进行建模,发现模型拟合优度R达到0.92,完全满足实验要求。

识别出异常值,通过平滑处理,将这些异常值的影响降低到最小。

ARIMA(p,d,q)模型的数学公式:(1-φ1B-φ2B^21+θ1B+θ2B^2++θqB^q)ε_t

“1.5%的误差.”

许青舟摇了摇头,“柯辰教授的要求有那么一点低。”

搞研究的,往往都会让自己的理论达到100分才满意,在某些时候,许青舟也有这样的执拗。

因此,在建模的过程中,除了按照基本模式编写模型外,还适当加入了些有趣的东西。

他通过最大似然估计(MLE)方法,构建了一个关于模型参数的代数方程,然后通过求解这个方程来得到模型参数的估计值。

又利用三角函数来描述季节性时间序列数据的周期性变化特征,并将其纳入ARIMA模型中进行拟合和预测。

另外,还用到了几何图形里的自相关函数(ACF)图和偏自相关函数(PACF)图,线性代数矩阵的求逆。

修复bug,减小误差值。

这个模型,将会强得可怕。



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