如果你也在 怎样代写时间序列Time Series DATA341这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。时间序列Time Series是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
时间序列Time Series分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列代写Time Series代考|CASE STUDY
The data taken for the study is the electric load of France recorded by RTE from January 1,2012 to December 31, 2017 with a 15 -minute sampling rate. The data are split into three parts: training, validation and testing, as shown in Figure 6.1. Training data are used to train the model by giving it inputs and corresponding target value; error is calculated by the difference between the actual and predicted value. The error is then backpropagated to update the weights and repeated for a number of times, known as epochs.
The validation data is used to prevent the overfitting of the model. The training error is optimistic in nature, and due to a high number of epochs and a deep network configuration, the model tends to learn each point instead of generalizing the data. Validation error should be within given bounds and should not increase monotonically while the training error reduces.
Test data are used to determine the model accuracy. The metric used is the mean absolute percentage error (MAPE), given by:
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M A P E=\frac{\sum_{i=1}^{N}\left|\frac{P_{i}-A_{i}}{A_{i}}\right|}{N} \times 100
$$
The model was implemented on Keras (Chollet, 2015) using Tensorflow (Abadi et al., 2016) at the backend. The day ahead forecast results are illustrated in Figure 6.2. It shows the block-wise forecast average MAPE of 24 hours, that is, 96 blocks in the future.
The average MAPE for the whole duration compared with other methods like linear regression, non-linear regression and ARIMA models is shown in Table 6.1.
统计代写|时间序列代写Time Series代考|CONCLUSION
Time series data contain non-linearities and uncertainties like consumer behavior, sensor noise, environmental effects and human body behavior like electroencephalograms and electrocardiograms. Thus, forecasting these series accurately becomes a big challenge and requires sophisticated algorithms. Various methods are available in the literature for time series forecasting. Statistical methods require few assumptions on the type of series and generally require more preprocessing like differencing, stationarity and model order identification. On the other hand, DL-based methods may require only data cleaning like outlier removal and filling-in of missing values.
DL-based methods are highly scalable and can be easily deployed on a local host machine. The inherent parallelization of the methods also allows training the model on multiple GPUs. The recent advancement in time series forecasting is shifting towards using machine learning, DL and hybrid (ML-statistical) methods. There are still several inadequacies left in these methods like the requirement of a high volume of data, large training time and less reproducibility of the results, which needs to be addressed for accurate and timely forecasts.
时间序列代写
统计代写|时间序列代写Time Series代 考|CASE STUDY
该研究采用的数据是 RTE以 15 分钟的琳样率记录的 2012 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间法国的电 力苂荷。数据分为二个咅分：训练、验证和测试，如图 $6.1$ 所示。训斩数据用于通过合模型提供输入和相应 的目标值来训练模型；误差由实际值和预测值之间的差值计算得出。然后将误差反向传播以更新林重并重复 多次, 称为时期。
验证数据用于防止模型过拟合。训练误差本质上是乐观的, 并且由于量的 epoch 和深度网络配置, 模型 倾向于学”每个点而不是泛化数据。验证误差应该在给定的范围内, 并且在训练误差减少时不应该单调增 加。
测试数据用于确定模型的准确性。使用的指标是平均绝对百分比误差 (MAPE), 由下式给出:
$$
M A P E=\frac{\sum_{i=1}^{N}\left|\frac{P_{i}-A_{i}}{A_{i}}\right|}{N} \times 100
$$
该模型是在 Keras (Chollet, 2015) 上使用 Tensorflow (Abadi et al., 2016) 在后端实现的。提前一天的预 测结果如图 $6.2$ 所示。它显示了 24 小时的区块预测平均 MAPE, 即末来 96 个区块。
与线性回归、非线性回归和 ARIMA 模型等其他方法相比, 整个持续时间的平栨 MAPE 如表 $6.1$ 所示。
统计代写|时间序列代写Time Series代 考|CONCLUSION
时间序列数据句含非线性和不确定性, 如消朱者行为、传感器品声、环境影响和入体行为, 如脑电图和心电 图。因此, 准确预测这些序列成为一个巨大的挑战, 需要复杂的算法。文献中有多种方法可用于时间序列预 测。统计方法几平不需要对序列类型进行假设, 并且通常需要更多的预处理, 例如差分、平稳性和模型顺序 识别。另一方面, 基于 DL 的方法可能只需要数据清理, 如异常值删除和填充缺失值。
基于 DL 的方法具有高度可扩展性, 可以轻松部署在本地主机上。这毕方法固有的并行化还允许在多个 GPU 上训练模型。时间序列预测的最新进展正在转向使用机器学入、DL 和混合 (ML-统计) 方法。这毕方 处以进行准确和及时的预测。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。