基于LSTM递归神经网络的番茄目标产量时间序列预测.pdf

堆叠ClockWork_RNN 对于时间序列，分为两个部分： 发条递归神经网络的部分自回归，每日时间序列。 刑罚数据部分的相关因素，每季度的时间序列。 用最小二乘法训练体重。 叠加，将两个预测与权重结合在一起。

时间序列预测，时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测

DeepLearningForTimeSeriesForecasting 通过深度学习技术以进行时间序列预测 序言 7天迷你课 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM 一、预测趋势和季节性（单变量） 1.基于SARIMA预测的网格搜索超参数优化 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究 1_1.为时间序列预测创建ARIMA模型 1.数据预览 2.预览一下数据的自相关图 3.预览残差图和残差的密度分布图 4.滑动窗口预测ARIMA模型 1_2.如何网格搜索ARIMA超参数 每日女性出生研究 洗发水

此程序是GUI的灰色神经网络预测，适合小样本的预测，精度较高 主程序是graynet_gui, 启动GUI，GUI里面有简介。

基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络，基于Chandler Zuo的。 我已经将代码扩展为适用于多元时间序列，并添加了一些预处理功能，但是鉴于我基本上是从他的帖子中复制代码，因此版权可能归他所有。 最近使用PyTorch JIT的分支称为jit 。 有一个不同的，但是据我所知，它只是单变量。

ARX_model 该存储库包含用于时间序列预测模型ARX的python程序。 AX.py和csv_read.py是两个Python文件，用于使用csv文件作为输入来测试AR模型。 ARX_test是用于测试所提出的ARX模型的性能的程序。

matlab内含BP、RBF、Elman神经网络等模型，用于时间序列预测，比较基础，应用简单，比较容易上手。

基于新颖输入表达的CRBM时间序列预测模型，任永攀，毛京丽，深度学习通过多层神经网络能够提取更深层次的信息，已经在图像预测领域取得了较好的性能，其中条件受限玻耳兹曼机(CRBM)模型，因考

分解数据： 时间序列稳定化 测试方法： 测试序列稳定性： 看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI Logarithmic（取对数）