提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法;最后,利用直觉模
基于目前的时间序列数据,做未来线性预测,简便易行,直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行
在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下: function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q,
时间序列预测与回归分析模型
MODWT-ARMA模型用于时间序列预测
基于matlab2019a编写的程序 深度置信网络时间序列预测,已经调好的程序,换了数据就可以用。无标签训练 划分训练集和测试集
一个基于python flask技术的web应用,对往年数据ARIMA模型处理, 能提供3天,7天,15天预测数据,同时提供回看数据,登录,注册等功能
PPT时间序列分析与预测的 课件,很好的资源,很有利用价值
Time Series Analysis 2 Models and Forecasts
利用lssvm对时间序列进行预测,代码已调试完毕,附件有部分数据,可根据自己情况另则数据。代码分为几个模块,包括读入数据、数据归一化、模型初始化、交叉验证、模型训练、回归预测及数据反归一化等,配有详细