ACF+ T+THOG

时间: 2023-08-06 09:05:39 浏览: 56
ACF T THOG是一种多光谱行人检测方法,它使用了ACF(Aggregate Channel Features)和T-THOG(Three-Channel Histogram of Oriented Gradients)两种特征来进行行人检测。ACF是一种基于通道特征的方法,它通过计算图像中不同通道的特征来提取行人目标的信息。T-THOG则是一种基于梯度方向直方图的特征,它可以捕捉到行人目标的纹理和形状信息。ACF T THOG方法通过将这两种特征进行融合,并使用CNN进行评估和分类,来实现对行人目标的检测。[1][2][3]
相关问题

arima+garch生成代码

下面是使用Python中的statsmodels库实现ARIMA+GARCH模型的代码示例: ```python import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAResults from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess from arch import arch_model import matplotlib.pyplot as plt # 加载时间序列数据 df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True) # 拆分训练集和测试集 train_data = df[:'2018'] test_data = df['2019':] # ARIMA模型参数选择 # 确定d值 diff = 0 adf_result = adfuller(train_data['value']) while adf_result[1] >= 0.05: diff += 1 adf_result = adfuller(train_data['value'].diff(diff).dropna()) # 确定p和q值 lag_acf = acf(train_data['value'].diff(diff).dropna(), nlags=20, fft=False) lag_pacf = pacf(train_data['value'].diff(diff).dropna(), nlags=20, method='ols') # 绘制ACF和PACF图形 plt.figure() plt.subplot(211) plot_acf(train_data['value'].diff(diff).dropna(), ax=plt.gca(), lags=20) plt.subplot(212) plot_pacf(train_data['value'].diff(diff).dropna(), ax=plt.gca(), lags=20) plt.show() # ARIMA模型训练和预测 model_arima = ARIMA(train_data['value'].diff(diff).dropna(), order=(1, diff, 1)) model_arima_fit = model_arima.fit() print(model_arima_fit.summary()) predict_arima = model_arima_fit.predict(start='2019-01-01', end='2019-12-01', typ='levels') # GARCH模型训练和预测 model_garch = arch_model(train_data['value'], p=1, q=1) model_garch_fit = model_garch.fit() print(model_garch_fit.summary()) predict_garch = model_garch_fit.forecast(start='2019-01-01', horizon=12) # 结合ARIMA和GARCH的预测结果 predict = predict_arima + predict_garch.mean.iloc[-1] test_data['predict'] = predict test_data[['value', 'predict']].plot(figsize=(12, 6)) plt.show() ``` 以上代码首先加载时间序列数据,并将其拆分为训练集和测试集。然后使用ADF检验确定差分阶数,使用ACF和PACF图形确定ARIMA模型的p和q值。接下来训练ARIMA模型,并使用GARCH模型训练波动率。最后,将ARIMA和GARCH模型的预测结果相结合,生成最终的预测结果,并将其与测试集数据一起绘制在图表中。

计算ACF 不是样本ACF

非常抱歉,我的回答有误。对于$X_t=Z_t^2$,我们可以将其表示为$X_t=Z_t^2$,其中$Z_t$是一个平稳的自回归条件异方差模型$(ARCH)$。由于$Z_t$是一个非线性模型,因此$X_t$的自相关系数函数(ACF)不易计算。一般情况下,我们可以使用模拟或数值计算的方法来估计$X_t$的ACF。 具体地,我们可以使用Monte Carlo模拟的方法来模拟$Z_t$的样本路径,并计算对应的$X_t$的样本路径。然后,我们可以使用样本路径来计算$X_t$的样本自相关系数函数(ACF)。重复进行多次模拟,可以得到$X_t$的自相关系数函数的近似分布,并计算置信区间来评估估计的准确性。另外,我们还可以使用数值计算方法(如数值积分或数值优化)来计算$X_t$的ACF的近似值。

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