基于神经网络的时间序列模型

【更多关于《大数据》资料，加qq群:931257845领取！】 详细的LSTM代码， 附带数据。 RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在

MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型-MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型.pptMATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型

神经网络在时间序列分析中的应用，余元超，魏娜，时间序列分析是通过建立数学模型来刻画数据间的内在联系，而多层神经网络又可以任意精度逼近任何非线性函数，本文研究的主要内容

利用长短期记忆神经网络构建预测模型预测时间序列的方法，包括输入层、输出层、数据集等参数的调整方法，并详细阐述了实际值和误差值之间的误差图、R方、平均百分比误差、MBE和均方根误差等评价指标的含义和作用

BP神经网络在Matlab中的应用不仅限于图像识别和语音处理，还可以广泛用于时间序列预测。本文提供了完整的BP神经网络源码和相关数据，使用户能够轻松进行单列数据的递归预测，实现自回归的时间序列预测。在

时间序列建模时最重要的观念即是如何利用过去的资料来判定一个变量的未来走向及不同变量间同期(concurrent)或前后期(lead-lag)的关联性 。 单变量时间序列模型~Box 和Jenkins

针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点，将差分进化算法和神经网络结合起来，提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法，利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经

针对直接多类分类方法，提出了一种新的基于直接构造多类SVM分类器的模糊多类支持向量机算法FCS-SVM。在算法中，重构了优化问题及其约束条件，以及Lagrange公式，并进行了推导。通过在标准数据集上

针对厚松散层下开采松散层沉降特征的问题,将松散层动态沉降过程分为初始阶段、发展阶段和衰减阶段,根据厚松散层的物理力学性质的不同,利用Weibull时间序列函数模型分析松散层动态沉降过程。以兖州矿区为例

针对已有数据集的三种预测方法：时间序列分析，灰色预测模型和神经网络。时间序列是按时间和数值成序列的动态数据，具体分析可以采用季节分解、指数平滑和ARIMA模型。灰色预测模型则是基于样本数据对未知样本值