时间序列预测建模讲解和matlab程序实现代码

ARIMA模型在气温预报中的应用--以延安地区为例，李双，王君兰，根据延安1961-2000年共40年的七月份月平均气温数据资料分别利用差分自回归移动平均法（ARIMA）对延安2001-2004年七月份月平均气温值做预�

R语言代码 本人亲测可以跑 ARIMA和SVM 组合预测 ARIMA 与SVM 模型各有优缺点，但由于分别对线性 模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互 补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结 果。假设时间序列Yt可视为线性自相关部分Lt与非线性 残差Nt两部分的组合, 即:Yt = Lt+ Nt，本文拟采取如下步骤 构建组合预测模型:

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ARIMA时间序列理论基础+JAVA代码实现 文档加代码 需要的自取

Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较

使用matlab进行时间序列分析，预测效果如文档所示，代码运行简单，修改方便。已做成工具箱,只需替换数据即可运行

风能预测时间序列分析：实施了不同的时间序列模型来预测风能的产生。 风力发电考虑的因素是空气密度，风速，温度。 实施的模型：线性回归，多项式回归，Holt Winters，ARIMA

ARIMA模型对季节特征有较好的拟合效果，灰色GM（1，1）模型能准确反映时间序列的增长趋势，结合民航货邮周转量的特点和ARIMA模型和GM（1，1）模型的优点，分别建立货邮周转量的ARIMA和GM（1，1）的时间序列模型，揭示出民航货邮周转量随时间推移而发展变化的动态规律，最后为更精确地预测月度民航货邮周转量，提出基于ARIMA-GM的组合预测模型，并对近几月民航货邮周转量进行较准确的短期预测，结果表明：组合模型能提高预测精度，在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列；灰色GM（1，1）模型能准确反映时间序列的增长趋势，两者相结合很好地解决了民航货邮周转量短期预测的实际问题，得到民航货邮周转量更精确的预测结论，能够对民航货邮市场的发展趋势进行宏观把握，有利于决策者的经济决策行为。

Covid19_ARIMA-预测 目标 该项目的目的是使用ARIMa模型来预测2021年2月11日至2021年3月3日北卡罗莱纳州，北达科他州，内华达州，新罕布什尔州和新泽西州的COVID-19病例和死亡 脚步： 使auto.arima（p，d，q）x（P，D，Q）模型适合每个州的病例和死亡的两个时间序列 适合被认为合适的替代ARIMA模型 对最佳模型的预测结果取平均值，对替代模型子集的预测结果取平均值