003_基于BP神经网络的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用newff函数实现

006_基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现

提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先，采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构，分离出原始序列中的高频部分和低频部分；然后对低频部分构建过程神经网络模型，对低频部分采用自回归模型；最后将两种模型的预测值叠加，得到原序列的预测值。

使用pytorch搭建的简单的LSTM多变量多输出时间序列预测的使用例。 生成了多个以sinx、cosx、tanx构成的序列，使用[i:i+50]的数据预测[i+51]的数据。x是步长为0.1的等差数列 作者初学时用来当说明文档使用，程序适合初学者捣鼓，注释写的很详细了

数据挖掘 LSTM 时间序列预测 随机森林 基于LSTM的股票数据分析 数学建模 探究股票各指标的相关性、建立模型 建立LSTM时间序列模型

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Apache MXNet Gluon中的LSTNet实现 该存储库包含本文的实现： ://arxiv.org/abs/1703.07015，基于该存储库中作者的原始PyTorch实现： : 请参考该论文以获取有关网络体系结构的背景知识。 运行脚本 要获取命令行参数列表： python train.py-帮助

LSTM 时间序列分析预测 目录 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。