R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
摘要 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供...
R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图
我们使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库，具有丰富的功能，但我们经常发现，默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图，功能很强，但不漂亮，残差几乎看不见。我们需要根据这些代码来制作自己的偏回归平滑图。 1) 基本的数据设置 我们正在使用这里讨论的数据集...
R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。 概述 安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列，如温度、气压和湿度，你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是...
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用
环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和...
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > ...
R语言动态可视化：绘制历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。 以下是制作图表静态版本的代码： #读取数据 warming <- read_csv("warming.csv") #绘图 warming_p...
R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化
为了说明层次聚类技术和k-均值，我使用了了城市温度数据集，其中包括几个城市的月平均气温。 我们有15个城市，每月进行一次观测 boxplot(temp[,1:12],main="月平均温度") ...
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。 概述 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后，您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。您可以访问来自建...
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