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matlab提取股票数据代码-ARIMA_SENSEX_Stock_Forecasting:这是使用ARMA模型预测股市价格的整体项目
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
2022-02-18 21:25:26
1.09MB
系统开源
1
论文研究-一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究.pdf
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。
2022-02-18 19:52:33
1.35MB
自回归滑动平均模型(ARIMA)
支持向量机(SVM)
网络流量
预测
1
时间序列分析之ARIMA上手-Python-附件资源
时间序列分析之ARIMA上手-Python-附件资源
2022-02-11 22:51:58
106B
1
基于ARIMA、BP神经网络与GM的组合模型
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.
2022-02-09 10:41:59
306KB
行业研究
1
matlab实现arima功能程序源码.zip
【工控老马出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:matlab实现arima功能程序源码.zip 资源类型:程序源代码 源码说明: 基于matlab实现arima功能程序 包含完整代码 非常适合借鉴学习 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2022-02-05 09:13:44
9KB
matlab
arima
matlab实现arima功能
工控老马出品
timeSeries:使用ARIMA和MLP进行时间序列预测-源码
时间序列 使用ARIMA和MLP进行时间序列预测
2022-02-01 11:16:27
6.98MB
JupyterNotebook
1
使用 ARIMA、RNN、LSTM 和 GRU 模型预测德里的电力负荷.rar
* 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。
2022-01-30 09:15:35
7.68MB
python
机器学习
电力负荷预测
SPSS应用ARIMA
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。
2022-01-23 16:27:58
62KB
SPSS
ARIMA
1
武汉市户籍人口的ARIMA模型分析与预测
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
2022-01-12 22:45:34
1.32MB
首发论文
1
基于ARIMA模型的全国煤层气产量预测研究
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。
2021-12-31 21:00:26
1.23MB
煤层气产业
煤层气地面产量
ARIMA模型
产量预测
1
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