时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码

此脚本使用图形方法根据风速时间序列计算特定位置的威布尔分布参数。 有关更多详细信息，请参阅脚本。

采用S-G滤波方法对MOD13A2-EVI自2001～2007年间数据进行时间序列重构，以达到去云、消除离异值的目的，从而提高数据质量及可信度。对比重构前后数据发现，重构后的EVI数据在空间上更加一致，在时间维度上时序数据年问变化更加稳定。

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

中国人口数量的时间序列分析

时间序列数据集（UCR）.rar

此函数估计二进制序列的 Kolmogorov 复杂度。 该算法如 Lempel 和 Ziv (IEEE trans inf theory IT-22, 75 (1976)) 和 Kaspar and Schuster (Physical Review A, vol 36, no 2, pg 842) 中所述。 输入是二进制序列，输出是 kolmogorov 复杂度。

时间序列分析,内容不完整,请见谅。。时间序列分析

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

MATLAB实现RNN(循环神经网络)时间序列预测数据集