神经网络时间序列分析,神经网络模型可解释性

时间序列模型和神经网络模型有何区别?

谷歌人工智能写作项目：小发猫

时间序列模型和神经网络模型有何区别？

时间序列的各个模型有什么区别和应用

信息管理安全模型有哪些

信息系统安全模型的构建是获得信息系统安全的基础和保障。安全模型是安全策略的一种精确描述,它在安全系统开发中起着关键的作用。

最早的安全模型是用于描述军事安全策略的,随着计算机的迅速普及,适应各种应用领域安全需求的安全模型不断地被提出。

随着计算机技术的发展与普及，许多企事业单位和管理机构都建立了自己的管理信息系统。在信息系统开发设计过程中，安全性能总是被放在首要的位置，成为信息系统生存的关键。

构建企业级信息系统的安全模型已日益成为一个重要的研究领域。       信息系统安全性提升，主要来自信息安全产品和服务的贡献。

整个市场保持着以商用密码、防火墙、防病毒、入侵检测、身份识别、网络隔离、防信息泄露和备份恢复等产品为主导的格局，反垃圾邮件技术、大规模网络化技术和安全存储技术等方面取得很大进展。

很多信息系统安全模型为层次模型，可以把信息系统安全归结为一个层次模型，模型中各层之间互相依赖，下层向上层提供支持。云安全参考模型解决的是分类的关系。

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有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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预测模型可分为哪几类？

根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。1、定性预测方法根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。

该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。2、时间序列分析根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。

主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。

3、因果关系预测系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。

扩展资料：预测模型是在采用定量预测法进行预测时，最重要的工作是建立预测数学模型。预测模型是指用于预测的，用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。

它在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。因此，它对预测准确度有极大的影响。任何一种具体的预测方法都是以其特定的数学模型为特征。

预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。

趋势外推法的假设条件是：(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。

(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。

简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。趋势外推预测法主要利用描绘散点图的方法(图形识别)和差分法计算进行模型选择。

主要优点是：可以揭示事物发展的未来，并定量地估价其功能特性。趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测，要求有至少5年的数据资料。组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。

组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。

组合预测有2种基本形式，一是等权组合，即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。

这2种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。

自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。

回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。参考资料：百度百科——预测模型参考资料：百度百科——定性预测。

三种时间序列模型

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（1）如果除a0=1外所有其它的AR系数都等于零，则式（1-124）成为地球物理信息处理基础这种模型称为q阶滑动平均模型或简称为MA（q）模型（MovingAverageModel），其系统函数（传输函数）为地球物理信息处理基础模型输出功率谱为地球物理信息处理基础或地球物理信息处理基础这是一个全零点模型，因为它只有零点，没有极点（除了原点以外）。

如果模型的全部零点都在单位圆内，则是一个最小相位系统，且模型是可逆的。

（2）如果除b0=1外所有其它的MA系数都等于零，则式（1-124）成为地球物理信息处理基础这种模型称为p阶自回归模型或简称为AR（p）模型（AutoregressiveModel），其传输函数为地球物理信息处理基础模型输出功率谱为地球物理信息处理基础或地球物理信息处理基础显然，该模型只有极点，没有零点（除了原点以外），因此这是一个全极点模型，而且只有当极点都在单位圆内时，模型才稳定。

（3）设a0=1和b0=1，其余所有的ak和bk不全为零。在这种情况下，模型的差分方程、系统函数和输出功率谱分别用式（1-124）、式（1-123）和式（1-125）或式（1-126）表示。

分子部分称为MA部分，而分母部分称为AR部分，这两部分分别满足稳定性和可逆性的条件。

这是一个“极点—零点”模型，称为自回归滑动平均模型ARMA（p，q）模型（Autore-gressiveMovingAverageModel）。

在上面已谈到，实际中所遇到的功率谱可分为三种：一种是“平谱”，即白噪声谱，第二种是“线谱”，即由一个或多个正弦信号所组成的信号的功率谱，第三种介于二者之间，即既有峰点又有谷点的谱，这种谱称为ARMA谱。

可以看出，AR模型能突出反映谱的峰值，而MA模型能突出反映谱的谷值。

沃尔德（Wold）分解定理阐明了上述三类模型之间的联系，即：任何广义平稳随机过程都可分解成一个可预测（确定）的部分和一个不可预测（完全随机）的部分。

确定性随机过程是一个可以根据其过去的无限个取样值完全加以预测的随机过程。

例如，一个由纯正弦信号（具有随机相位以保证广义平稳）和白噪声组成的随机过程，可以分解成一个纯随机成分（白噪声）和一个确定性成分（正弦信号）。

或者可以把这种分解看成为把功率谱分解成一个表示白噪声的连续成分和一个表示正弦信号的离散成分（具有冲激信号的形式）。

Wold分解定理的一个推论是：如果功率谱完全是连续的，那么任何ARMA过程（Au-toregressiveMovingAverageProcess）或AR过程（AutoregressiveProcess）可以用一个无限阶的MA过程（MovingAverageProcess）表示。

Колмогоров（Kolmogorov）提出的一个具有类似结论的定理：任何ARMA或MA过程可以用一个无限阶的AR过程表示。

这些定理很重要，因为如果选择了一个不合适的模型，但只要模型的阶数足够高，它仍然能够比较好地逼近被建模的随机过程。

估计ARMA或MA模型参数一般需要解一组非线性方程，而估计AR模型参数通常只需解一组线性方程，因此，AR模型得到了深入的研究和广泛应用。

如果被估计过程是p阶自回归过程，那么用AR（p）模型即能很精确地模拟它；如果被估计过程是ARMA或MA过程，或者是高于p阶的AR过程，那么用AR（p）模型作为它们的模型时，虽然不可能很精确，但却可以尽可能地逼近它，关键是要选择足够高的阶数。

证明如下：假设MA模型为地球物理信息处理基础对上式进行Z变换得到X（z）=B（z）W（z）式中B（z）是MA信号模型的系统函数，或者说是bi（i=1，2，3，…）序列的Z变换。

设MA信号模型满足可逆性条件，即B-1（z）的存在，令B-1（z）=G（z）=1+g1z-1+g2z-2+g3z-3+…这样X（z）G（z）=（1+g1z-1+g2z-2+g3z-3+…）X（z）=W（z）则地球物理信息处理基础对上式进行Z反变换，得到x（n）+g1x（n-1）+g2x（n-2）+g3x（n-3）+…=w（n）上式就是x（n）的AR信号模型，因此证明了一个时间序列可以用有限阶MA信号模型表示时，也可以用无限阶的AR模型表示，对于ARMA模型也同样可以证明。

［例1-2］已知x（n）的功率谱为地球物理信息处理基础求出该模型的系统函数H（z）。

解：利用欧拉公式可以将Pxx（ejω）变为地球物理信息处理基础取z=ejω，则上式变为地球物理信息处理基础令，那么，，显然有理多项式B（z）的分子、分母都是最小相位的。

所以有地球物理信息处理基础与式（1-120）相比较，得。又由式（1-125）得到所求的系统函数地球物理信息处理基础。

什么叫神经网络模型?