家里又多了套四合院。”
“老翟，真兄弟。”
“洋哥，我记得军训的时候，你和舟哥打过一个赌，要不，今天兑现一下？放心，我没拉肚子。”
“.”
在位置上坐下，许青舟掏出手机，先和女朋友聊天，问问吃完饭没有。
下午3点，他又接到赵升文教授的电话，说电池项目的结题申请已经通过了，23号周五晚上举行个简单的聚餐，邀请许青舟一起。
许青舟欣然答应，刚好可以感谢赵教授的资料。
除了说聚餐，也说了关于他建立的模型的那篇论文，许青舟本人担任1作，但在二作上也挂了王伟，洪雅瑜和龚云飞。
许青舟毫无意见。
他就是动手做个模型而已，数据这些都是赵升文教授的课题组做出来的。
对于许青舟而言，自回归积分滑动平均模型虽然相当耗费时间，但难度不算大。
他已经利用ARIMA模型，对过去5年的GDP数据进行建模，发现模型拟合优度R达到0.92，完全满足实验要求。
识别出异常值，通过平滑处理，将这些异常值的影响降低到最小。
ARIMA(p，d，q)模型的数学公式：(1-φ1B-φ2B^21+θ1B+θ2B^2++θqB^q)ε_t
“1.5%的误差.”
许青舟摇了摇头，“柯辰教授的要求有那么一点低。”
搞研究的，往往都会让自己的理论达到100分才满意，在某些时候，许青舟也有这样的执拗。
因此，在建模的过程中，除了按照基本模式编写模型外，还适当加入了些有趣的东西。
他通过最大似然估计（MLE）方法，构建了一个关于模型参数的代数方程，然后通过求解这个方程来得到模型参数的估计值。
又利用三角函数来描述季节性时间序列数据的周期性变化特征，并将其纳入ARIMA模型中进行拟合和预测。
另外，还用到了几何图形里的自相关函数（ACF）图和偏自相关函数（PACF）图，线性代数矩阵的求逆。
修复bug，减小误差值。
这个模型，将会强得可怕。
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