小波神经网络时间序列预测交通流量matlab代码.zip

全球导航卫星系统 (GNSS) 在测量精度和准确性，它允许研究人员进行地球动力学和通过分析 GNSS 时间序列进行地球物理学研究。 此外，GNSS 时间序列不仅包含地球物理信号，但也包含未建模的错误和其他干扰参数，这些参数会影响估计站点坐标和相关参数的性能。 作为全球数量分布式GNSS参考站增加，应开发GNSS时间序列分析软件具有更灵活的格式支持，更好的人机交互以及强大的噪音还原分析。 为了满足这一要求，一款名为 GNSS 时间序列降噪的新软件软件（GNSS-TS-NRS）是用MATLAB编写和开发的。 GNSS-TS-NRS 允许用户对共模误差执行降噪分析和空间滤波，并可视化GNSS 位置时间序列。 介绍了GNSS-TS-NRS功能的相关理论背景。 首先，我们展示了降噪分析的理论背景算法（经验模式分解（EMD），集成经验模式分解（EEMD））。 我们还开发了三种基于EMD降噪的改进算法，

数学建模 时间序列分析源程序，matlab源程序 可供大家数学建模用

16.1 时序模式 就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题： 由于餐饮行业是生产和销售同时进行的，因此销售预测对于餐饮企业十分必要。如何基于菜品历史销售数据，做好餐饮销售预测？以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误，从而减少菜品生产等待时间，提供给客户更优质的服务，同时可以减少安全库存量，做到生产准时制，降低物流成本。 餐饮销售预测可以看作是基于时间序列的短期数据预测，预测对象为具体菜品销售量。 常用按时间顺序排列的一组随机变量12,,,tXXX 来表示一个随机事件的时间序列，简记为{}tX；用12,,,nxxx或{,1,2,,}txtn=表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。 本章应用时间序列分析的目的就是给定一个已被观测了的时间序列，预测该序列的未来值。 16.1.1时间序列算法 常用的时间序列模型见表16-1。

行业分类-物理装置-一种基于注意力机制深度学习的混沌时间序列预测方法.zip

随机生成时间戳

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计算恒定速率时间序列的各种艾伦偏差，其中在一个函数中计算时间序列的正常、修改和定时艾伦偏差。 [AVAR]=艾伦（数据，TAU） 输入是一个包含时间序列和速率的简单结构，输出包含分配的艾伦偏差。 笔记： 很长的时间序列的修改和定时艾伦偏差的计算可能会变慢。 建议取消注释 .msig* 和 .tsig*，只有在 .sig*、.sig2* 和 .osig* 的计算已经证明足够快之后。 不执行数据的预处理。 对于恒定速率时间序列，仅针对大于样本之间的最短时间且小于总时间的一半的 tau 值计算偏差。 FCz OCT2009 v3.0 速度更快，代码非常简单，无需绘图； 各种艾伦偏差可以计算； 脚本和示例数据可在www.nbi.dk/~czerwin/files/allan.zip （正常、重叠和修改后的艾伦偏差在一个功能，与 MAHs 将各种方法分开的方法形成鲜明对比职能。 不过，这可能