1.引言很多同学了解r-nacos特性后最开始只将r-nacos用于开发测试环境。经过一段时间的使用后，部分同学有打算生产环境也从nacos迁移到r-nacos。那么如何平衡地从nacos迁移到r-nacos呢？r-nacos简介：r-nacos是一个用rust实现的nacos服务。相较于javanacos来说，是一个提供相同功

文章目录摘要1引言2相关工作2.1时间序列预测的深度模型2.2时间序列预测的平稳化3非平稳变压器3.1序列平稳化3.2去平稳化注意力核心思想数据平稳化自注意力机制中的去平稳化操作具体流程为什么需要去平稳化操作总结为什么最终预测结果还要进行去平稳化调整后的

理解AR模型的定义，能熟练写出AR模型的模型结构和特征方程的表达式；掌握AR模型平稳性判别的三种方法，即图示法、特征根法和平稳域方法。练习1、考察如下四个AR模型的平稳性：利用函数arima.sim或函数filter拟合上述四个序列的序列值，绘制时序图（以2×2的结构排列），并对图形做出解释

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

时间序列是与时间相关的、一般按时间顺序的一组数字序列。按平稳行可分为平稳时间序列和非平稳时间序列。对于平稳时间序列，一般可以通过ARMA模型进行拟合。对于非平稳时间序列，可以通过差分转化为非平稳时间序列。个人理解：在深度学习中，时间序列因为其含有稀疏特征而可能造成

从随机过程的熵率和马尔科夫稳态过程引出的一些思考-人生逃不过一场马尔科夫稳态1.引言0x1：人生就是一个马尔科夫稳态每一秒我们都在做各种各样的

参考文章：点这里平稳性：  通常来说，一个平稳的时间序列指的是这个时间序列在一段时间内=具有稳定的统计值，如均值、方差。由于我们对于一个数据是否平稳是有自己的直觉的，所

1.特征函数随机过程常见表示方式：${X(t);t\inT}$，有四个特征函数，见下表。特征函数表达式理解均值函数$\mu_X(t)=E[X(t)]$相当于随机变量的均值，知当t确定

 介绍ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法。指数平滑和ARIMA模型是时间序列预测中应用最为广泛的两种方法，它们是解决这一问题的补充方法。指数平滑模型是基于对数

非平稳过程有很多种，这里介绍两种：周期（循环）平稳过程和正交增量过程。说实话这一讲听的迷迷糊糊的，如果后面有新的理解会做补充。周期平稳$R_X(t,s)=R_X(t+T,s+T),\exist

随机过程1.布朗运动是markov运动的一个特例，但是可以从无穷小分析，p(t,x)=概率密度，随机变量和，X(t)为正正态分布两角度考虑讨论随机出现的微分方程，与建模分析2.平稳过程

时间序列是由按时间排序的观察单位组成的数据。可能是天气数据、股市数据。，也就是说它是由按时间排序的观察值组成的数据。在本文中将介绍和解释时间序列的平滑方法，时间