基于改进回声状态网络的混沌时间序列多步预测.

时间序列模型（时间序列预测资料）

Time_Series_Analysis,时间序列我分析，带有小数据集，方便验证，python实现

R语言代码本人亲测可以跑ARIMA和SVM组合预测ARIMA与SVM模型各有优缺点，但由于分别对线性模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结

基于对立学习机制的改进FOA-ESN方法用于多步骤网络流量预测

改进遗传神经网络在时间序列预测中的研究与应用

针对现有车辆导航算法仅考虑单一数据, 使所得路径实际行程时间比预期更长的问题, 首先建立了基于卡尔曼滤波理论的行程时间多步预测模型; 其次, 提出了综合利用实时数据、行程时间多步预测数据及历史数据的实

基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测的matlab源程序与数据-Basedonwaveletneuralnetworktimeseriesforecastingshort-termtraf

混沌时间序列分析及其应用 书，进行时间序列的分析指南

该书是吕金虎编写的，主要是讲述混沌时间序列的基本理论，方法及其应用。本书是一本不错的研究混沌时间序列的书籍。强烈推荐大家下载。

这个压缩文件包含了用于时间序列预测的小波神经网络代码。