matlab提取股票数据代码DSPLAB_项目 这是使用ARIMA模型预测股市价格的整体项目。 为了更好的可读性，下面列出了此存储库的内容： 1）MATLAB_Code文件夹：此文件夹包含用于2011年至2020年的ARIMA预测的完整工作MATLAB代码以及SENSEX数据集。 2）Python_Code文件夹：此文件夹包含一些有用的实用程序脚本，您可以使用或修改这些实用程序脚本以从不同的文件格式（如.txt）中提取所需的数据，并将其保存在.csv文件中。 它还可以提取csv文件中的特定数据列，并将其存储在另一个csv文件中。 3）Project Report：包含全面的Project报告和我们项目背后的理论，以便用户了解MATLAB代码工作背后的基本理论

研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。

时间序列分析之ARIMA上手-Python-附件资源

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.

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时间序列 使用ARIMA和MLP进行时间序列预测

* 前馈神经网络 [FFNN.ipynb] (models / FFNN.ipynb) * 简单移动平均线 [SMA.ipynb]（模型 / SMA.ipynb） * 加权移动平均线 [WMA.ipynb] (models / WMA.ipynb) * 简单指数平滑 [SES.ipynb] (models / SES.ipynb) * Holts Winters [HW.ipynb]（型号 / HW.ipynb） * 自回归综合移动平均线 [ARIMA.ipynb] (models / ARIMA.ipynb) * 循环神经网络 [RNN.ipynb]（模型/RNN.ipynb） * 长短期记忆单元 [LSTM.ipynb] (models / LSTM.ipynb) * 门控循环单元格 [GRU.ipynb] (models / GRU.ipynb) 短期电力负荷预测研究生项目中，数据取自德里国家负荷调度中心网站，在项目过程中实施了多种时间序列算法。

详细介绍了时间序列ARIMA模型的原理，建立模型与解决模型。 同时附有SPSS中如何操作ARIMA模型。

武汉市户籍人口的ARIMA模型分析与预测，代欢，王传美，本文利用时间序列法建立武汉市户籍人口模型。选取1978-2013年武汉市户籍人口数据，通过Eviews软件进行模型的识别和参数的估计，确定ARM

我国煤层气产业发展迅速,煤层气地面开发取得重大进展,勘探开发利用规模也呈逐年增长趋势。对未来煤层气产量进行预测,对煤层气产业发展成为新型能源产业提供政策起到了,通过构建ARIMA (1,0,5)模型,预测了我国2019—2025年全国煤层气地面产量,预测结果表明未来5年煤层气产量持续增长,且增长速度持续加快。建议不断增强煤层气开发技术,深化煤层气体制改革,加强煤层气产业的创新驱动力,从而更好的将煤层气产业发展成为我国重要的新型能源产业。