matlab系统聚类代码随机对战系列 RandomWarpingSeries（RWS）是用于生成时间序列矢量表示的简单代码，用于时间序列分类，聚类和回归。 该代码是WME中的WME的简单实现（Matlab，Matlab MEX和C的混合）（Wu等人，“随机变形序列：用于时间序列嵌入的随机特征方法”，AISTATS'18）。 我们将有关RWS的更多信息引至以下论文链接：。 先决条件 为了运行此代码，至少有两个必需的工具包。 您需要下载DTW，LibLinear或LibSVM并为您的操作系统（Mac，Linux或Windows）编译相应的MEX文件。 对于DTW： 对于LibSVM：或LibLinear： 对于单变量时间序列数据集，您可以从UCR时间序列集合（）或UEA时间序列集合（）下载一些数据集。 对于多元时间序列数据集，您可以从UCI机器学习存储库（）或您喜欢的应用程序中下载一些数据集。 通常建议先将数据进行Z形式化处理，然后再将其提供给我们的时间序列嵌入代码。 如何运行代码 请注意，为了获得最佳性能，必须搜索超参数DMax，sigma甚至lambda_inverse（用于使用SVM

基于遗传规划的时间序列建模研究，葛志远，王若琳，时间序列分析是研究经济学和统计学的一种重要方法，但其在应用中面临复杂的模型选择、模型参数估计和模型适用性检验过程，实际上

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

系统介绍时间序列算法AR/MA/ARIMA等，结合R语言实现和应用

向量自回归模型，可以用于分析多元时间序列相关关系，进行格兰杰因果检验、脉冲响应等等

该数据集将多元时间序列数据的多维拆解成多个一维文件，并以csv的格式对数据进行存储 该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/Multivariate2018_arff_csv -ArticularyWordRecognition -test_dim1.csv -test_dim2.csv ..... -train_dim1.csv -train_dim2.csv ..... -train_label.csv -test_label.csv 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签

该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/UCRArchive_2018_csv -ACSF1 -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -Adiac -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -AllGestureWiimoteX -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -...... 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签

ARIMAX模型检验 适应性检验:模型残差序列属于白噪声序列；残差与输入变量序列无显著关系 参数检验:所有参数显著非0 back

芝加哥犯罪 用于对的进行时间序列分析的处理脚本。 跑步 克隆这个 repo 并安装依赖项 git clone https://github.com/morganherlocker/chicago-crime.git cd chicago-crime npm install 下载数据（注意：数据很多，所以这需要一段时间） curl https://data.cityofchicago.org/api/views/ijzp-q8t2/rows.json?accessType=DOWNLOAD -o crime.json 在 1/2mi 网格上聚合，每月计数和总计 node index.js

概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。