前言 随着能源问题日益突出，风力发电等以可再生能源为基础的发电技术越来越受到关注。建立能够正确反映实际风速特性的风速模型是研究风力发电系统控制策略以及并网运行特性的重要基础叫。由于风速的随机性和波动性，系统中的机械设备和电气设备以及电网均会受到扰动，这种扰动对于系统设备的寿命、运行性能以及电网的稳定性都将产生一定的影响。因而，在研究风电场接入电网的功率波动与电能质量等动态特性时，需要建立与之相适

一、时间序列与ARMA模型     自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。     一般p阶自回归过程AR(p)是：         （1-1） 其中{}为白噪声，为自回归模型

整体处理流程如下：                                                    【平稳化处理】 根据ADF单位根检验看序列是否平稳，对于非平稳序列可以进行差分，对数等等。 对于得到的平稳序列需要检测是否为白噪声，如果是就没有必要再分析了。   【白噪声检验】 1）由于白噪声序列期望为0，方差固定。因此会在y＝0上下小幅波动，比如： 2

【目标数据】 ARMA: 针对弱平稳/宽平稳时间序列分析 ARIMA: 针对非平稳非周期性时间序列分析 SARIMA: 针对非平稳周期性时间序列分析。   【自协方差与自相关系数】 时间序列在t时刻记作Xt，在s时刻记作Xs,那么这两个时刻对应的时间序列的自协方差的计算公式为： 假设时间间隔t-s=k, 并且假设时间序列的均值为常数u, 那么上述公式可以写成 自相关系数的表

目录 0.前言 1.自回归模型(Autoregressive model,简称AR) 2.移动平均模型(Moving Average model,简称MA) 3.自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,简称ARMA) 4.Note about the error terms 注意误差术语 5.Specification in term

最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。  相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我

白噪声 可以通过 Box-Ljung 检验来检验序列是否为白噪声： set.seed(100)data = rnorm(100)Box.test(data, type='Ljung', lag = log(length(data))) 从结果中可以看见 p = 0.09169 > 0.05 p = 0.09169 > 0.05 p=0.09169>0.05，因此无法拒绝序列为白噪声

本文主要分享自己的学习成果，内容并不完善，还有待提高，具体代码咨询vx:15660876350，成果可用于参考打比赛和写论文，最后本文采用的是jupyter notebook 6.4.5版本和该服务运行中使用的 Python 版本为:Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 16:59:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]。内容包括数据预

function[ddb,bbb,aaa, e,pos,yucezhi]=armaminerrordainihe2(cD)%没有作平稳性检验 相关函数https://blog.csdn.net/chamyto98/article/details/5181623%以下为系统自带函数% edit arima% edit garchaaa=ones(50,500)*10000;bbb=o