Error in LjungBox.test(fit1$residual, lag = 20) : 没有"LjungBox.test"这个函数
时间: 2024-03-17 15:40:07 浏览: 23
很抱歉,我之前在回答问题时犯了错误。在R语言中,没有`LjungBox.test()`函数。正确的函数名应该是`Box.test()`,可以使用下面的代码进行Ljung-Box检验:
```
Box.test(fit1$residuals, lag = 20, type = "Ljung-Box")
```
其中,`fit1`表示ARIMA模型对象,`residuals`表示模型的残差序列,`lag`参数表示要检验的滞后阶数,`type`参数表示检验的类型,这里选择Ljung-Box检验。检验结果中,如果p值大于显著性水平(一般取0.05),则说明残差序列不存在自相关性,否则说明存在自相关性。
相关问题
x = self.conv1(self.af(feature)) x = self.af(x) x = self.conv2(x) residual = self.conv_res(feature) return x + residual 定位到代码这里
根据你提供的代码,错误定位在以下代码段中:
```python
x = self.conv1(self.af(feature))
x = self.af(x)
x = self.conv2(x)
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual
```
这个错误通常是由于就地修改视图引起的。在这个代码段中,`self.af` 方法可能会返回一个视图,并且在这个视图上进行就地修改,导致出现错误。
为了解决这个问题,你可以尝试使用非就地操作来替换就地修改操作。你可以使用类似 `torch.clone()` 或 `torch.tensor.clone()` 的方法创建一个新的张量,并对其进行修改。例如,你可以修改代码如下:
```python
x = self.conv1(self.af(feature).clone())
x = self.af(x.clone())
x = self.conv2(x.clone())
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual
```
这样,就会创建 `self.af(feature)` 的副本,并在副本上进行操作,而不是直接修改原始视图。同样地,对于 `x` 张量的操作也要使用副本进行。这样可以避免出现就地修改错误。
解释 def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, residual=True): super(Conv2dResLayer, self).__init__() self.conv2d_layer = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, padding_mode='reflect'), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU()) if not residual: self.residual = lambda x: 0 elif in_channels == out_channels: self.residual = lambda x: x else: self.residual = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1), nn.BatchNorm2d(out_channels))
这是一个用于定义卷积神经网络中的残差层的代码。其中,in_channels表示输入通道数,out_channels表示输出通道数,kernel_size表示卷积核大小,stride表示步长,padding表示填充大小,residual表示是否使用残差连接。如果residual为True,且输入通道数等于输出通道数,则使用恒等映射作为残差连接;否则,使用一个卷积层和一个批归一化层作为残差连接。如果residual为False,则不使用残差连接。