时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM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MATLAB2020b及以上。
2022-05-07 16:05:56
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为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢，内存开销大等问题，提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法。该方法将传统的支持向量机中的不等式约束改为等式约束，且将误差平方和的损失函数作为训练集的经验函数，这样把二次规划问题转化为求解线性方程组问题，提高求解问题的速度和收敛精度。实验中以证券指数为实验数据，对大批量金融数据进行了时间序列预测，相比于神经网络预测方法，该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高，对复杂金融时间序列具有较好
2022-05-07 15:13:55
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时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)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
2022-05-07 09:10:56
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时序预测 | MATLAB实现Elman神经网络时间序列预测（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。
2022-05-07 09:10:55
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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。
2022-05-05 18:06:55
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时序预测 | MATLAB实现DBN(深度置信网络)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。
2022-05-05 16:05:57
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时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)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。
2022-05-05 12:05:51
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时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)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。
2022-05-05 12:05:44
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时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测（完整源码和数据）
本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测；
实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。
数据为144个月的数据集，周期为一年，最终实现历史数据的预测和未来两年数据的预报！
2022-05-05 09:09:29
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