使用从循环流化床（CFB）系统的76 mm内径和10 m高立管收集的嵌入式固体浓度时间序列，对高通量气固立管的入口和壁动力学进行了分析。 提升管以4.0至10.0 m / s的空气速度和50至550 kg / m2s的废液催化裂化（FCC）催化剂颗粒的固体通量运行，平均粒径为67μm，密度为1500 kg / m3。 使用准备好的FORTRAN 2008代码对数据进行分析，以获得相关积分，然后确定有关超球形半径及其轮廓的相关尺寸，并对其图进行研究。 发现中心处的相关尺寸轮廓具有比壁区域轮廓更高的值的单个峰。 朝向壁，这些轮廓具有双峰或多个峰，显示了双分形或多分形流动行为。 随着速度增加，壁区域轮廓变得随机且不规则。 进一步发现，随着高度的增加，相关尺寸分布在中心处朝向较高的超球面半径移动，并且在r / R = 0.81时在壁区域中朝向较低的超球面半径移动。 与其他分析方法相比，本研究中已建立的映射相关尺寸轮廓的方法形成了一种用于分析高通量立管动力学的合适工具。 但是，建议使用已建立的方法对在高通量条件下运行的其他不同尺寸的气固CFB立管进行进一步分析。

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于matlab2021版编写，适用于2018版之后的所有版本。

pytorch采用LSTM实现文本翻译，序列到序列学习Seq2Seq，数据集为Multi30k，从德语（de）翻译到英语(en)，有编码层和解码层。

应用时间序列预测构建模型，关于1900-1998年全球7级以上地震发生次数数据的案例分析 适合初学者，有详细的代码解释，对数据进行白噪声检验，自相关、偏相关图的查看方法及其中蕴含的意义，以及通过观察模型，构建ARMA模型，进行多次拟合，选取最合适的，进而进行时间序列预测，得到相关的置信区间，以及图例，可以明确方便的观察未来的趋势。

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首先我们要对时间序列概念有一个基本的了解时间序列预测大致分为两种一种是单元时间序列预测另一种是多元时间序列预测单元时间序列预测是指只考虑一个时间序列的预测模型。它通常用于预测单一变量的未来值，例如股票价格、销售量等。在单元时间序列预测中，我们需要对历史数据进行分析，确定趋势、季节性和周期性等因素，并使用这些因素来预测未来的值。常见的单元时间序列预测模型有移动平均模型（MA）自回归模型（AR）自回归移动平均模型（ARMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）后期我也会讲一些最新的预测模型包括Informer，TPA-LSTM,ARIMA,XGBOOST,Holt-winter，移动平均法等等一系列关于时间序列预测的模型,包括深度学习和机器学习方向的模型我都会讲,你可以根据需求选取适合你自己的模型进行预测，如果有需要可以+个关注。