基于MATLAB的时间序列建模与预测,该文可以清楚明白如何用MATLAB进行时间序列分析预测
基于MATLAB,用神经网络对已有数据进行时间序列分析、建模、预测。内含视频教学,有数据可供练习。(教程缺乏预测部分,但是网上有简单的教学,一查就可以查到)主要可用于数学建模,美赛国赛均可。
SPSS在时间序列预测中的应用时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支,在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有从所采用的数学工具和理论
论文讲述贝叶斯时间序列预测模型及其应用研究
采用LSTM循环神经网络对时序数据进行预测,根据评价指标对测试集进行误差计算,具有较好的预测精度
这是一个源代码,拿过来修改一下数据就可以使用
基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,提出了一种预测混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法,对8种低维混沌序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测的实验结果表明:当滤波器的长度Nl足够
下面是具体的计算步骤(文件包含公式):对于季度数据,采用4项移动平均来计算,并对结果进行“中心化”处理,再进行一次2项移动平均,得到“中心化移动平均值”(CMA)。计算移动平均的比值,也称为季节比率,
时间序列预测是模型预测中的一种重要应用,LSTM模型具有记忆能力,能够更好地处理时间序列数据,通过对LSTM模型的介绍和应用,本文探讨了LSTM模型在时间序列预测中的优势和应用。
高精度时间序列预测模型本程序基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention),实现对时间序列数据的高精度预测。适用于风电功率预测、电力负荷预测等场景。模型特
