实用的时间序列分析
这是出版的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
时间序列分析使我们能够分析一段时间内的某些数据并了解数据随时间变化的模式，这本书将使您了解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务，业务和社交媒体。
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。
该代码将如下所示：
import os
import pandas as pd
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
您将需要Anaconda Python发行版来运行本书中的示例，并编写自己的Python程序以进行时间序列分析。 可从免费下载。 本书的代码示例是使用Jupyter Noteb
2023-10-05 22:27:33
2.94MB
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麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-09-28 18:36:01
126KB
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PStruct
字节序列化框架，用于java类与C语言struct结构体互转
支持数组声明
支持结构体嵌套
避免使用反射，只有一处newInstance()调用默认构造方法涉及了反射，性能很高。
2023-09-25 22:54:58
21KB
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ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）
ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）
ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）
2023-09-18 16:08:42
413KB
时间序列常用数据集（electrity，ETT，exchange，ILL，traffic，weather）
2023-09-16 23:37:06
161.15MB
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JBoss 5.x/6.x 反序列化漏洞（CVE-2017-12149复现,该漏洞为 Java反序列化错误类型，存在于 Jboss 的 HttpInvoker 组件中的 ReadOnlyAccessFilter 过滤器中。该过滤器在没有进行任何安全检查的情况下尝试将来自客户端的数据流进行反序列化，从而导致了漏洞。
使用ysoserial.jar来复现生成序列化数据.将反弹的shell进行序列化。
2023-09-10 23:10:06
56.77MB
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1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448
2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据)
3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测
4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE
5. 包括拟合效果图和散点图
6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本
7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc
2023-09-09 19:22:31
19KB
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