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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Calculations of feed-forward network configuration

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series Analysis 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。时间序列分析Time-Series Analysis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。

时间序列分析Time-Series Analysis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|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FUZZY SET THEORY

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Calculations of feed-forward network configuration

In a feed-forward multi-layered neural network, input signals are fed to the input layer, and they pass through hidden layers, then through the output layer, to yield a final output. When the signals are passing from one layer to the other, the respective connection strengths or weights are given to them for multiplication and to produce weighted vector inputs. Then, these weighted vectors are aggregated to generate a net input at an intermediate neuron. Subsequently, this generated net input passes through an activation function or the thresholding unit to transmit its net signal to the next layer and so forth to result in a final output.

Net input received by the hidden layer at the $j^{\text {th }}$ node is estimated as follows:
$$
n e t h_j=\sum_{i=1}^{n i} w h_{j i} x_i \ldots
$$
where $n i=$ no. of neurons in the input layer and $w h_{j i}=$ connecting strength between $i^{t h}$ node of the input layer and $j^{\text {th }}$ node of the hidden layer. The output of $j^{\text {th }}$ node of the hidden layer $h_j$ is given by
$$
h_j=f\left(n e t h_j\right)
$$
$f($.) is the usual sigmoidal transfer/activation function, and operated as follows
$$
h_j=\frac{1}{1+e^{\left(-n e t h_j\right)}}
$$
Further, the net input received by the output layer at $k^{\text {th }}$ node is estimated as follows:
$$
n e t y_k=\sum_{j=1}^{n h} w o_{k j} h_j
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Error back propagation

The calculated error at the output side is back propagated to the input side layers through hidden layers to determine the updated or modified weights (Hario \& Jokinen, 1991). In a single input-output mapping, the sum square error (E) of the data set can be written as
$$
\mathrm{E}=\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{n o}\left(y_k-t_k\right)^2
$$
where $y_k=$ estimated output value at the $k^{\text {th }}$ node and $t_k=$ target or observed output value at the same node or neuron. The incremental changes of the connecting strengths calculated in subsequent trials are subtracted from their previous strengths or weights and the deviations or errors are then propagated back to the input layers to minimize the error function in the next trial as follows.
$$
\begin{aligned}
& w o_{k j}^{\text {new }}=w o_{k j}^{\text {old }}-\Delta w o_{k j} \
& w h_{j i}^{\text {new }}=w h_{j i}^{o l d}-\Delta w h_{j i}
\end{aligned}
$$
$\Delta w o_{k j}$ and $\Delta w h_{j i}$ are increments in connecting strengths between the output layer and its corresponding hidden layer and hence,
$$
\Delta w o_{k j}=\eta\left(\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}\right)
$$
Applying the chain rule, $\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}$ is re-written as
$$
\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}=\frac{\partial E}{\partial y_k} \frac{\partial y_k}{\partial n e t y_k} \frac{\partial n e t y_k}{\partial w o_{k j}}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FUZZY SET THEORY

时间序列代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Calculations of feed-forward network configuration

在前馈多层神经网络中,输入信号被馈送到输入层,然后它们通过隐藏层,然后通过输出层,产生最终的输出。当信号从一层传递到另一层时,将各自的连接强度或权重赋给它们进行乘法并产生加权向量输入。然后,将这些加权向量聚合在中间神经元上生成净输入。随后,这个生成的净输入通过激活函数或阈值单元将其净信号传输到下一层,以此来产生最终输出。

隐层接收的净输入 $j^{\text {th }}$ 节点估计如下:
$$
n e t h_j=\sum_{i=1}^{n i} w h_{j i} x_i \ldots
$$
在哪里 $n i=$ 没有。输入层的神经元 $w h_{j i}=$ 之间的连接强度 $i^{t h}$ 输入层的节点和 $j^{\text {th }}$ 隐藏层的节点。的输出 $j^{\text {th }}$ 隐藏层的节点 $h_j$ 是由
$$
h_j=f\left(n e t h_j\right)
$$

$f($.)为常用的s型传递/激活函数,操作如下
$$
h_j=\frac{1}{1+e^{\left(-n e t h_j\right)}}
$$
进一步,输出层接收到的净输入为 $k^{\text {th }}$ 节点估计如下:
$$
n e t y_k=\sum_{j=1}^{n h} w o_{k j} h_j
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Error back propagation

输出端的计算误差通过隐藏层反向传播到输入侧层,以确定更新或修改的权重(Hario & Jokinen, 1991)。在单个输入-输出映射中,数据集的平方和误差(E)可以写成
$$
\mathrm{E}=\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{n o}\left(y_k-t_k\right)^2
$$
其中$y_k=$为$k^{\text {th }}$节点的估计输出值,$t_k=$为同一节点或神经元的目标或观察输出值。在后续试验中计算的连接强度的增量变化从之前的强度或权重中减去,然后将偏差或误差传播回输入层,以最小化下一次试验中的误差函数,如下所示。
$$
\begin{aligned}
& w o_{k j}^{\text {new }}=w o_{k j}^{\text {old }}-\Delta w o_{k j} \
& w h_{j i}^{\text {new }}=w h_{j i}^{o l d}-\Delta w h_{j i}
\end{aligned}
$$
$\Delta w o_{k j}$和$\Delta w h_{j i}$是输出层与其对应的隐藏层之间连接强度的增量,因此,
$$
\Delta w o_{k j}=\eta\left(\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}\right)
$$
应用链式法则,$\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}$被写成
$$
\frac{\partial E}{\partial w o_{k j}}=\frac{\partial E}{\partial y_k} \frac{\partial y_k}{\partial n e t y_k} \frac{\partial n e t y_k}{\partial w o_{k j}}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考

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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。

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