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

为了使电梯群控系统更好地跟踪电梯交通流的变化以提高群控系统的性能，提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)的电梯交通流预测方法。针对电梯交通流时间序列小样本的特性，考虑了电梯交通流的横向和纵向变化趋势，采用SVR算法建立了电梯交通流时间序列的预测模型。给出了预测的评价指标，研究了SVR模型中的参数对预测效果的影响，利用试验寻优的方法确定了SVR预测模型的最优参数。最后，与电梯交通流 RBF神经网络预测模型进行了比较研究，分析了数据样本中波动较大部分的预测效果，结

时间序列预测代码matlab 时间序列预测使用深度学习生成数据 该项目研究了在使用不同的人工神经网络（即LSTM和GRU）建模的随机时间模型上可以进行多近的时间序列预测和预测。 给定的数据集包括辐照数据集和发电数据集，该辐照数据集和发电数据集基本上分别包含传感器检测到的辐照度值和电厂所产生的发电量值，单位为（kwh）。 数据集包含对应于从2018年12月到2019年11月的所有12个月的数据，并且在任何给定日期的每15分钟记录一次数据。 该项目的主要目标是找出最合适的ANN架构，以预测从任意一天开始的未来两天（间隔15、30、45、60分钟）的发电数据。 整个项目是通过在matlab中进行编码来完成的。

用时间序列建模与预测，文件夹包括文档和程序，数据，用于预测房价。

完整代码，可直接运行

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计