matlab出图，运行保障，代码有详细说明，适用初学者。

# 在 Simulink上使用任意时间序列模型进行递归预测 包括ARIMAX、LSTM、GRU和SSM模型。 让我们在 Simulink 上运行时间序列预测！！​ ＃＃ 介绍 本页具体介绍如何针对以下需求实现时间序列模型。 - 在开发中的 Simulink 模型上构建深度学习功能​ - 在 Simulink 上尝试各种时间序列模型​ - 在 Simulink 模型上实现 MATLAB 产品系列支持的功能​ 每个文件夹都有 MATLAB 代码和 Simulink 模型，它们的名称分别对应于时间序列模型或神经网络层。 ## 关键要点 它们提供了递归预测时间序列的功能，每个示例都描述了如何在 Simulink 上实现它们的功能并通过 MATLAB Function 模块调用它们。该技术不仅适用于上述产品，还可以采用其他产品提供的附加功能进行时间​​序列分析，特别是回归， ＃＃ 要求 * MATLAB * 模拟链接 * 深度学习工具箱 * 计量经济学工

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本文着重于通过考虑腺体的相互作用来改善神经内分泌模型的性能。与传统的神经内分泌模型相比，一个腺体的激素浓度受到其他腺体的调节，而细胞的重量则由改良的内分泌系统调节。设计了所有腺体之间的相互作用方程，并通过理论分析选择了它们的参数。由于当系统达到平衡状态时模型的所有参数都是常数，因此采用粒子群优化算法搜索模型的最优参数。理论分析表明，神经内分泌模型的性能优于或至少等于相应的人工神经网络。为了说明所提模型的有效性，对所提模型进行了测试，对一些文献中使用的不同研究领域的时间序列进行了测试，结果表明所提模型具有良好的性能。

阐述了支持向量机应用于大气污染物时间序列预测的具体方法，建立了大气污染物时间序列的支持向量机预测模型。该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测：首先通过选择合适的信息量准则来确定模型阶数；而后通过实验的方法选择参数从而形成支持向量机的训练样本集，在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列大气污染预测模型。实例表明，无论是在仿真过程还是在预测过程， 支持向量机都具有很高的预测精度。因此，采用支持向量机方法对大气污染物时间序列进行预测分析是可行的。

时间序列预测和分析Introduction to Time Series and Forecasting homework03-solutions.pdf

时序预测 | MATLAB实现HMM(隐马尔科夫)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。