# 多元时间序列预测
多元时间序列建模
文档详细介绍了多元时间系列的建模方法，可对初学者提供参考。
多元时间序列分析
Multiple time series analysis
多元时间序列数据集资料
该数据集描述包括样本数量、类别数、特征数、时间序列长度,除了Libras数据集的时间序列长度为等长的,其他数据集时间序列长度为不
多元时间序列的深度学习实现
利用LSTM深度学习实现的多元时间序列的预测，利用Keras实现
多元时间序列相似性度量方法
现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后
多元时间序列模式匹配方法研究
针对多元时间序列模式匹配的方法难以高效、准确地刻画序列相似程度的问题, 在考虑变量的量纲和特征 差异的基础上, 对多元时间序列进
多元时间序列相似性搜索研究综述
多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3个方面.目前,大部分研究成果主要
多元时间序列分析及其在金融中的应用
Multivariatetimeseriesanalysisconsiderssimultaneouslymultipletim
多元时间序列因果关系分析研究综述
多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点. 时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息, 因此若能挖掘出
基于变量相关性的多元时间序列特征表示
针对高维特性对多元时间序列数据挖掘过程和结果的影响, 以及传统主成分分析方法在多元时间序列数据特征表示上的局限性, 提出一种基于