基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

AMI 计算并绘制平均互信息 (ami) 以及不同时间滞后值的单变量或双变量时间序列的相关性。 用法： [amis corrs] = ami(xy,nBins,nLags) 输入： xy：单变量 (x) 或双变量 ([xy]) 时间序列数据。 如果给出双变量时间序列，那么 x 应该是自变量，y 应该是因变量。 如果给出单变量时间序列，则计算自相关而不是互相关。 nBins：时间序列数据的 bin 数量，用于计算计算 ami 所需的分布。 nBins 应该是 2 个元素的向量（对于双变量）或标量（单变量）。 nLags：计算 ami 和相关性的时间滞后数。 对 0:nLags 的滞后值进行计算。 输出： amis：时间滞后为 0:nLags 的平均互信息向量 corrs：时间滞后为 0:nLags 的相关向量（或单变量时间序列的自相关） 例子： xy = rand(1000,2);

（1）自回归（AR） （2）移动平均线 （3）自回归移动平均线 （4）自回归综合移动平均线（ARIMA） （5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA) （6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) （7）带有 ARIMA 误差的回归模型 （8）向量自回归（VAR） （9）GARCH 模型 （10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型

粗集理论对股票时间序列的知识发现\股票时间序列长期相关性的修正DFA识别\股票时间序列模型的关联规则挖掘等等

基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

基于随机森林算法（RF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于随机森林算法（RF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于随机森林算法（RF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

该数据可用户时间序列分析、异常分析、维度波动归因（时间周期为3个月，来做时间序列分析可能较短）