Modele de dat cu var

Le modèle autorégressif vectoriel de l`ordre 1, noté comme VAR (1), est le suivant: les modèles VAR (modèles autorégressifs vectoriels) sont utilisés pour les séries chronologiques multivariées. La structure est que chaque variable est une fonction linéaire des décalages passés de lui-même et des retards passés des autres variables. En supposant que le modèle a été instancié et résolu et que les résultats ont été reloqués dans l`objet d`instance, nous pouvons faire usage du fait que la variable est un membre de l`objet d`instance et que sa valeur est accessible à l`aide de son membre value. Par exemple, supposons que le modèle contienne une variable nommée quant qui est un singleton (n`a pas d`index) et suppose en outre que le nom de l`objet d`instance est instance. Ensuite, la valeur de cette variable est accessible à l`aide de Pyo. Value (instance. quant). Les variables avec des index peuvent être référencées en fournissant l`index. Comme avec une variable, nous supposons que le modèle a été instancié et résolu.

En supposant que l`objet d`instance possède l`instance de nom, l`extrait de code suivant affiche toutes les variables et leurs valeurs: les tracés le long de la diagonale sont les ACF individuels pour les résidus de chaque modèle que nous venons de discuter ci-dessus. En outre, nous voyons maintenant les diagrammes de corrélation croisée de chaque ensemble de résidus. Idéalement, ceux-ci ressemblerait également au bruit blanc, cependant nous voyons les corrélations croisées restantes, en particulier entre la température et la pollution. Comme nos auteurs le notent, ce modèle ne saisit pas adéquatement l`Association complète entre ces variables dans le temps. Toutefois, le modèle/maillage lui-même ne se met pas à jour avec la nouvelle couleur sélectionnée. L`exemple iterative1.py ci-dessus illustre comment un modèle peut être modifié puis re-résolu. Dans cet exemple, le modèle est modifié en ajoutant une contrainte, mais le modèle peut également être modifié en modifiant les valeurs des paramètres. Notez, cependant, que dans ces exemples, nous faisons les modifications apportées aux instances de modèle concret. Cela est particulièrement important pour les utilisateurs AbstractModel, car cela implique de travailler avec l`objet d`instance plutôt que l`objet de modèle, ce qui nous permet d`éviter de créer un nouvel objet de modèle pour chaque résolution. Voici l`idée de base pour les utilisateurs d`un AbstractModel: en supposant à nouveau que le modèle a été instancié et résolu et les résultats ont été relodés dans l`objet d`instance. Voici un extrait de code pour la fixation de tous les entiers à leur valeur actuelle: l`accès aux valeurs des paramètres est tout à fait analogue à l`accès aux valeurs de variables.

Par exemple, voici un extrait de code pour imprimer le nom et la valeur de chaque paramètre dans un modèle: plusieurs objectifs peuvent être déclarés, mais un seul peut être actif à la fois (à l`heure actuelle, Pyomo ne supporte pas les solveurs qui peuvent être donnés plus d`un objectif).

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