ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型

分析流域归一化植被指数INDV随时间变化的规律，提出了植被生长量评价方法，并基于植被生长量、植被生长状态和年际植被变化趋势等方法分别对2000、2002、2004、2007年流域不同时空分布的植被进行了评价，得出以下结论：1）上游、下游及分布在中游水源边的植被生长量较大，而且植被生长量较低的黄土高原经历先增加然后减少的变化趋势；2）生长状态较差的地区主要集中在兰州、宁夏、内蒙地区，但是2000年后这些区域的植被生长状态趋向好转；3）黄土高原地区在2000、2002、2004、2007年之间有转好的趋势，而

两个时间序列数据练习，大家试试

论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.

MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测，Matlab完整程序和数据 数据为单变量时间序列数据，含粒子群优化前后的对比，预测对象为股票价格。

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考虑的程序是：重叠块引导程序 (Künsch)、固定引导程序 (Politis-Romano) 和季节性块引导程序 (Politis)。 如果块大小等于 1，则应用 iid Bootstrap (Efron)。 所有程序都处理向量时间序列。

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

时间序列建模及预测一直是学术研究和实际应用领域的研究热点。模糊逻辑系统可以将数据和语言 两类信息以规则的形式表达出来,并转换为可以在计算机上运行的算法,在许多领域中得到了应用。利用 MATLAB模糊推理系统的图形用户界面(GUI)设计的一型模糊逻辑系统可以解决很多实际问题。本文选取道・琼斯每日收盘的指数为数据,利用MATLAB工具设计一型模糊逻辑系统,研究道・琼斯指数的时间序列预测问题,并应用模糊逻辑工具箱对道・琼斯指数的时间序列预测问题进行仿真研究。研究结果表明,所设计的一型模糊逻辑系统应用 于时间序列

足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：