序列分析软件，生物学常用软件，分子生物学必备软件

时间序列分析——基于R（第2版）习题答案，王燕，2012版

时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决人工智能领域的实际问题。 课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。课程中也会介绍人工智能的相关技术，如使用循环神经网络进行时间序列的建模，或使用时间序列中的自回归、指数平均思想建模机器学习、计算机视觉的重要问题。

时间序列分析，PM2.5数据集

EntropyHub：用于熵时间序列分析的开源工具包。 欢迎来到EntropyHub。 顾名思义，EntropyHub是一个软件包，提供了一组全面的功能，可以根据时间序列数据计算信息理论上的熵测度。 EntropyHub专为所有用户而设计，可在MatLab，Python和Julia中使用，并在所有三种语言中提供简单一致的语法。 从相对简单（例如样本熵）到更高级的度量（例如复合多尺度校正的交叉条件熵），用户可以通过指定关键字参数来轻松地从命令行扩展每种熵方法。 目前，共有18个基本/核心熵函数，8个交叉熵函数和3个二维熵函数，所有这些函数都可以使用时延嵌入进行状态空间重构。 除了这些，还可以使用每个基本函数和交叉熵函数的多尺度变体，包括复合，精细和分层的多尺度方法。 因此，EntropyHub的目标是使复杂的测量过程变得简单。 随着科学文献中出现更多推导近似熵的方法，EntropyH

时间序列分析预测小工具。自回归模型分析，卡尔曼滤波自回归模型，AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI自回归模型检验。The TSA toolbox is useful for analysing Time Series. - Stochastic Signal processing - Autoregressive Model Identification - adaptive autoregressive modelling using Kalman filtering - multivariate autoregressive modelling - maximum entropy spectral estimation - matched (inverse) filter design - Histogram analysis - Calcution of the entropy of a time series - Non-linear analysis (3rd order statistics) - Test for UnitCircle- and Hurwitz- Polynomials - multiple signal processing - Several criteria (AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI) for model order selection an autoregressive model are included. - Fast algorithms are used - missing values (encoded as NaN's) are considered

为计算SDCORS(山东GPS连续运行参考站)基准站的运动趋势和提取高程方向的周期性信号,文中归算了SDCORS基准站2007~2016年9年的数据,发现SDCORS中基准站具有站速度约为3.5 cm/a,向东南方向运动的趋势;利用谱分析探测到SDCORS基准站高程方向存在并不严格的三年、两年、一年、半年、季节以及以月为周期的变化,利用小波分析提取到振幅为5~15 mm的周期性信号,并对各周期信号的产生因素进行了推断。

系统介绍时间序列算法AR/MA/ARIMA等，结合R语言实现和应用

向量自回归模型，可以用于分析多元时间序列相关关系，进行格兰杰因果检验、脉冲响应等等

该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/UCRArchive_2018_csv -ACSF1 -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -Adiac -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -AllGestureWiimoteX -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -...... 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签