能跑的通的ARMA测试程序，有助于了解ARMA算法的实现流程

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。

VAR-向量自回归模型

贝叶斯向量自回归广泛用于宏观经济预测和结构分析。 然而，直到最近，由于参数扩散问题和计算限制，大多数实证工作只考虑了具有少量变量的小系统。 我们首先回顾了各种可用于解决大型贝叶斯 VAR 中参数增殖问题的收缩先验，然后详细讨论了用于克服计算问题的有效采样方法。 然后，我们概述了一些最近的模型，这些模型将各种重要的模型特征合并到传统的大型贝叶斯 VAR 中，包括随机波动率、非高斯和序列相关误差。 还讨论了拟合这些更灵活模型的有效估计方法。 使用涉及实时宏观经济数据集的预测练习来说明这些模型和方法。 还提供了相应的MATLAB代码。

基于时变空时自回归模型的STAP算法

电视无功

向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) 这是把第 j 个扰动项对第 i 个变量从无限过去到现在时点的影响用方差加以评价的结果此处还假定扰动项向量的协方差矩阵 ? 是对角矩阵则 yi 的方差是上述方差的 k 项简单和 j = 1, 2, , k (9.5.2) i = 1, 2, , k (9.5.3) 向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) yi 的方差可以分解成 k 种不相关

matlab中的MVAR模型代码S-MVAR Matlab 工具箱允许分析计算 VAR 模型的参数，探索稀疏回归和状态空间 (SS) 模型的组合方法。 具体而言，研究的方法是：普通最小二乘分析、LASSO 回归、弹性网络回归、融合 LASSO 回归和稀疏组 LASSO 回归。 然后为多变量随机过程计算条件格兰杰因果关系 (cGC)，详细说明 [1]-[2]-[3]-[4]-[5] 中提供的结果。 [1]- Antonacci, Y.; 米纳蒂，L.； Faes L.; 珀尼斯 R.; 诺洛 G,; J.Toppi，A.Pietrabissa； 阿斯托尔菲L.; 通过人工神经网络估计 Granger 因果关系：在生理系统和混沌电子振荡器中的应用，PeerJ 计算机科学 2020，子。 [2]-Faes, L.; 马里纳佐，D.； Stramaglia, S. 多尺度信息分解：多元高斯过程的精确计算。 熵 2017, 19, 408。 [3]-巴内特，L.； Seth，状态空间模型的 AK Granger 因果关系。 物理。 修订版 E 2015, 91, 040101。 [4]-Anto

此例程将向量自回归 (VAR) 的参数估计映射到相应移动平均 (MA) 模型的参数估计中。 此函数的输出可用于构建 VAR 模型的结构脉冲响应函数。

张量 张量时间序列的因子和自回归模型 R包张量TS包括我们最近的论文中的方法，包括高维张量时间序列的因子模型和自回归模型。 要了解更多详细信息，请参阅手册文件以获取完整的文档。 安装 您可以使用以下方法从安装tensorTS的发行版本： install.packages( " tensorTS " ) 以及来自的开发版本，其中包括： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " ZeBang/tensorTS " )