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谁会X-11季节调整算法?!
Imaginercyg
2004-08-11 07:33:07
谁会X-11季节调整算法?!
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Imaginercyg
2004-08-12
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jamesfay
2004-08-12
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qifanghcy
2004-08-12
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偶不会,不过建议你到算法的那个版块去问!
csq0516
2004-08-11
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Matlab 工具箱提供对美国人口普查局 X-13
季节
性
调整
计划的访问.zip
1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不
会
运行可私信 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:某大厂资深
算法
工程师,从事Matlab
算法
仿真工作10年;擅长智能优化
算法
、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的
算法
仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号
mjdemetra :使用 JDemetra+ 执行
季节
性
调整
的 Matlab 函数-matlab开发
MJDemetra 是 JDemetra+ 的 Matlab 接口,JDemetra+ 是官方向欧洲统计系统 (ESS) 和欧洲中央银行系统成员推荐的
季节
性
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软件。 JDemetra+ 实现了两种领先的
季节
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方法 TRAMO/SEATS+ 和 X-12ARIMA/X-13ARIMA-SEATS。 除了
季节
性
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外,JDemetra+ 还捆绑了其他可用于经济统计数据生成或分析的时间序列模型,包括异常值检测、临近预报、时间分解或基准测试。 有关 JDemetra+ 软件的更多详细信息,请参阅https://github.com/jdemetra/jdemetra-app 。 MJDemetra 提供对 JDemetra+ 的一些
季节
性
调整
选项和输出的访问。 您可以根据自己的目的随意修改此函数。 请注意,JDemetra+ 的
算法
可以在 Matlab 中轻松调用
时间序列分析间隔和能源经济学预测-研究论文
中文:该工作文件介绍了以间隔格式观察变量时估算回归模型参数的方法。 它说明了法国的用电量数据估算程序,目的是比较区间数据中的预测值和点数据中的预测置信区间。 首先,我们表明使用唯一值表征经济变量
会
导致信息丢失。 第二步,将这些估算方法应用于法国的用电量数据间隔,以进行预测。 通过测试检查数据的演变,使我们能够发现
季节
性影响,而不是
季节
性以外的影响。 因此,将估算程序应用于通过普查X12方法进行
季节
性
调整
的数据,并且预测将考虑经过
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性
调整
后获得的
季节
性系数。 为了衡量对区间数据进行分析的兴趣,我们将区间数据的预测与点数据的预测的置信区间进行了比较。 在最后一部分中,对预测置信区间的分布和对间隔数据的预测的观察表明,在区间数据提供的范围内,对经典数据的预测的置信区间包括在内。 随着对预测的置信度的置信水平提高,这种包含继续存在。 英语:本工作论文介绍了以区间格式观察变量时估算回归模型参数的方法。 它说明了法国的用电量数据估算程序,目的是比较区间数据中的预测值和点数据中的预测置信区间。 首先,我们表明使用单一值来表征经济变量
会
导致信息丢失。 第二步,将这些估计方法应用于法国的间隔用电量数据以进行预测。 通过测试检查数据的演变,使我们能够发现
季节
变化的影响,而没有
季节
变化的影响。 因此,估计程序是通过普查X12方法对
季节
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后的数据执行的,而预测将考虑经过
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性
调整
后获得的
季节
性系数。 为了衡量区间数据分析的价值,我们将区间数据的预测与点数据预测的置信区间进行了比较。 在最后一部分中,对预测置信区间的分布和对间隔数据的预测的观察表明,在区间数据所预测的边界内,经典数据的预测置信区间包括在内。 随着预测置信区间中置信度水平的提高,这种包含继续存在。 因此,我们得出结论,传统数据不可能覆盖所研究变量的真实值范围。
空调实验报告.doc
目录 实验目的 2 实验原理 2 一、通用空调机组原理图 2 二、空调机组控制方案 2 三、实验中的控制对象介绍 3 四、本实验中的控制策略 4 (一)、方框图: 4 (二)、水阀控制: 4 (三)、风阀的控制 6 五、Care软件使用过程 6 实验过程 7 一、创建一个新的工程、项目、设备 7 二、绘制设备原理图 7 三、点属性编辑 9 四、增加软件点 9 五、绘制控制策略图 9 1、线路示意图 10 六、软件点的定义(开关逻辑)
11
1、加湿控制的开关逻辑(Luo_HumidEn): 12 2、送风机启停控制(Luo_FanEn): 12 3、排风机启停控制的开关逻辑(EF_FanEn): 12 4、新风阀的开关逻辑(luo_FaDmpr): 12 5、回风阀的开关逻辑(luo_RaDmpr): 12 6、水阀的开关逻辑(luo_Vlv): 13 七、时间程序编写: 13 1、创建时间程序 13 2、编写日程序: 13 3、编写周程序: 14 十一、端子位分配界面 16 实验目的 1. 通过本实验了解空调机组的控制和工作原理,并能通过实验仿真,模拟实际工况。 2. 通过本实验加深对PID
算法
的理解,掌握利用PID
算法
对空调温湿度的控制方法。 3. 学
会
CARE软件的使用方法,能够独立完成整个实验过程。 实验原理 一、通用空调机组原理图 空调机组基本原理图如上图所示,其各点所注释如下: 1. 模拟量温度传感器--用于测量区间温度. 2. 数字量输入压差开关--用于检测风机状态. 3. 数字量输入防霜冻传感器--用于防霜冻检测. 4. 数字量输入压差开关--用于检测滤网状态(清洁或报警) . 5. 模拟量输入温度传感器--用于检测混合风温度. 6. 模拟量输出新风风门驱动器--用于控制新风风门的开关状态及开关位置. 7. 模拟量输出混合风风门驱动器--用于控制混合风风门的开关及开关位置. 8. 数字量输出风机运行控制--用于控制风机的启动/停止. 9. 数字量输入风机故障状态--用于检测风机故障(正常/故障) . 10. 模拟量输出冷水阀驱动器--用于控制冷水阀的开度.
11
. 模拟量输出热水阀驱动器--用于控制热水阀的开度 . 二、空调机组控制方案 1、空调机,新风阀门,水阀联锁动作。 2、空调机启动顺序为:打开新风阀门,启动风机,确认风机运行,调节水阀控制送风温 度。空调机停止顺序为:关闭冷水阀门,,停止风机,关闭新风阀门。 3、通过安装的温度传感器,测量出风温度,充分利用风量,节约能源。夏季、冬季工况 时,室外温度值远高于或低于新风温度值时,新风风门按最小换气次数决定最小开度, 与风机同步开启,在保证室内空气的卫生标准的前提下,最大限度地节约能源。在过渡
季节
时,
调整
风门预设开度,最大程度地利用室外空气的焓值。 三、实验中的控制对象介绍 控制对象实景图及其说明 如上图所示: 为本实验所要控制的控制对象(即真实的空调系统),最终通过本实验能够对系统实 现实时的控制和监测,从而实现空调系统的自动控制。其各点的对象属性表如下图所 示: "对象名称 "数量 "安装位置 "测量值/控制量 "点类型 " "温度传感器 "2 "新风口 "新风温度 "AI " " " "送风口 "送风温度 "AI " "温/湿度传感器"1 "回风风道 "回风温/湿度 "AI " "压差开关 "1 "机组上,过滤网附 "过滤网压差报警信"DI " " " "近 "号 " " "防冻开关 "1 "机组上,换热器附 "低温报警信号 "DI " " " "近 " " " "送风机 "1 "机组内部(通过配电"手/自动模式 "DI " " " "盘/动力盘控制或给" " " " " "DDC信号) " " " " " " "风机故障信号 "DI " " " " "风机运行状态 "DI " " " " "风机启停控制 "DO " "排风机 "1 "排风风道(通过配电"手/自动模式 "DI " " " "盘/动力盘控制或给" " " " " "DDC信号) " " " " " " "风机故障信号 "DI " " " " "风机运行状态 "DI " " " " "风机启停控制 "DO " "风阀 "2 "新风风道 "新风阀开度 "AO " " " "回风风道 "回风阀开度 "AO " "水阀 "1 "盘管上 "水阀开度 "AO " "加湿阀 "1 "加湿器上 "加湿阀开关 "DO " " "总计18点 " 监控对象属性表 四、本实验中的控制策略 (一)、方框图: 本实验中通过调节水阀和风阀的开度实现对温度发控制,同时还可以实现冬夏季不同工 况的切换。 (二)、水阀控制: 如上图所示: PID图标的输入X应连接送风温度检测值(点AHU_DaTemp),输入点W应连接温
x12arima
季节
调整
方法_《时间序列X-12-ARIMA
季节
调整
:原理与方法》
对时间序列进行
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是经济分析的基础性工作。人民银行组织力量对
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基本方法进行了研究,结合
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中国特有的移动假日——春节的需要,提出了不同的处理模型,对各国较为通用的
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软件X-12-ARIMA进行了改造,开发出PBC版的X-12-ARIMA
季节
调整
软件。《时间序列X-12-ARIMA
季节
调整
:原理与方法》是对时间序列
季节
调整
和中国春节因素处理的系统阐述。与之相配套的,尚有一册《PBC版...
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