ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计

神经网络能以任意精度逼近非线性函数,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映信息的非线性发展趋势。该文在分析传统BP网络缺点的基础上,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络。详细讨论了GA算法的优化神经网络初始权值和阈值的思想和理论。在阐述预测方法同时,用具体例证分析了GA-BP网络预测的性能和特点。结果表明,基于GA-BP神经网络在预测精度和适应性方面高于传统的BP神经网络。

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

介绍 未来数据的预测在能源领域非常重要，因为有关未来消费和发电趋势的信息可以帮助规划电厂的运营。 该分析比较了各种模型进行时间序列预测，以确定哪种模型效果最好 数据 数据来自Kaggle： ://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption包含兆瓦（MW）中各种电力公司的能耗读数。 代顿数据集已用于此分析。 但是，最后将包含所有电力公司数据的主数据集用于实验模型。 数据探索 数据从2005年到2018年大约开始，并且每小时记录一次。 分析 使用的4个模型是FBProphet，XGBoost，递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）（RNN的变体）。数据在使用前已进行了标准化。 FBProphet，RNN和LSTM模型可以按原样使用时间戳数据，但是XGBoost需要将时间戳分解为单独的组件。 所有这些模型都已在Dayton数

基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）

以jupyter为平台，利用python实现对墨尔本10年气候变化数据集的特征处理，然后并利用机器学习模型进行训练以及对原始数据集的拟合，最后来评价那种模型的拟合效果最佳。（提供了相关数据集）

使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测源码+数据集（课设源码）.zip 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测 Jupyter Notebook 课程大作业 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测 Jupyter Notebook 课程大作业

印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值 使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。

基于MATLAB的时间序列建模与预测，包括时间序列理论知识及建模、预测编程。

（二）趋势预测(最小二乘法) 三种最常用的趋势预测模型： 线性趋势模型 指数曲线趋势模型 二次曲线趋势模型