在这里，您将找到用于混沌时间序列预测任务的径向基函数神经网络 (RBF-NN) 的两种变体。 特别是，我以常规方式实施了RBF，并将其性能与时空RBF-NN进行了Mackey-Glass时间序列预测。 * 对于引文，请参阅 [引用为] 部分

基于LSTM的序列预测-机月流量预测项目代码，原始博客地址：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120918732

预测AUCORP Preempcion de Valores en系列de Tiempo（预测时间序列）usando MLP，LSTM-RNN 重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019： : Entrega 1-Weka： : Analisis Normalizado： ： Analisis否Normalizado： : 配置 正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2 配置1 Entorno Conda进口商品：（ Para进口商品，包括Anaconda 3。 La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno） 配置2 配置指令 相依性： Python 3.6 （不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu

长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。 在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后，您将知道： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 1. 洗发水销售额数据集； 2. 测试设置； 3. 持续性模型预测； 4. LSTM数据准备； 5. LSTM模型开发； 6. LSTM预测； 7. 完整的LSTM例子； 8. 开发稳健的结果； 9. 教程扩展。

ESN(回声状态网络)是一种新型的递归神经网络,可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题.针对ESN学习算法中可能存在的解的奇异问题,利用岭回归方法代替原有的线性回归算法.通过贝叶斯或Bootstrap 方法确定岭回归方法中的正则项系数,从而有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能.该方法在月太阳黑子预测问题中显示出较好的结果.

ctrip 携程出行产品销量预测比赛（第十名） 技术解决方案及代码

时间序列预测代码matlab SFM06HAR_model SFM06HAR_model Name of QuantLet : SFM06HAR_model Published in : Statistics of Financial Markets Description : ' Realized volatility analysis using harModel of Dow Jones Industrial Index ' Keywords : Volatility, graphical representation, time-series, log returns, variance Author : Dexuan Tang, Ziyuan Fang, Ke Huang, Liang Tang Submitted : Tue, July 19 2016 by Dexuan Tang SAS代码 libname proj1 'Z:\SFM' ; /*import the data*/ proc import out =proj1.RV datafile= "Z:\SFM\DJ

Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。适合初学者练手。该例子中所用数据为双色球历史开奖数据（7列），用本期开奖数据预测下一期数据（当然预测结果是相差很远）。可以通过反复调整参数观察预测的结果，学习各参数对预测结果的影响。

基于多项式时间序列预测的动态规划先于检测轨迹的雷达目标检测算法

一个深度回声状态网络工具（matlab），解决了高阶的MSO问题，可根据自己要解决的问题修改generateSample.m，并在TestMSO.m中修改相关参数。具体可参考：延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的应用，自动化学报