时间序列预测经典书籍 This textbook is intended to provide a comprehensive introduction to forecasting methods and to present enough information about each method for readers to be able to use them sensibly

人工智能-反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用.pdf

用于定义和执行时间序列预测过程的功能，包括前（后）处理、分解、建模、预测和准确性评估。生成的模型及其产生的预测误差可用于对其他时间序列预测方法进行基准测试，并提出对此类方法进行改进的需求。为此，可以使用来自预测竞赛的基准数据。

神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 循环神经网络 电力负荷预测

时间序列预测讲解材料（是否详细）

能跑的通的ARMA测试程序，有助于了解ARMA算法的实现流程

包含多种实际案例 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。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder

1.领域：matlab，LSTM深度学习网络 2.内容：基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于LSTM深度学习网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据是单维一例的，基于时间节点的预测，matlab出图，程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练，后面30%预测，大约有2000个数据，代码有详细说明，可供调整学习。

matlab,代码详细说明，自己出的，完全可运行使用