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第三百六十九章 洋哥请兑现下军训诺言（第6页）

“咱是体面人，不靠家里。不过，你们咋知道我家今年又买了一座四合院？”

“.”

图书馆大厅。

“终于在老许面前扬眉吐气了一回。”

望着许青舟离开的背影，徐正洋摇头叹息，“咦，老孔，老翟，你们脸色这么黑啊，是想看我家四合院的照片？”

孔先波拍了拍徐正洋的肩膀，脸上挤出了一个死亡微笑，说道：“老徐，你得感谢这里是图书馆.”

“洋哥，恭喜你，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模型的数学公式：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。