时间序列预测建模，ARIMA模型的MATLAB程序实现代码

时间序列 SARIMA 线性回归 XGBoost Prophet

基于深度学习的序列模型，适合广大的深度学习者

一种关注频率信息的时间序列模型：EMD-LSTM模型，方晓晨，雷钦礼，LSTM以其可以扑捉到时序数据内部长期的依赖关系在许多时间序列建模额领域里取得了极大的成功，但是它不能清晰地刻画出时序数据不�

Deep AI 吴恩达深度学习课后检验题-03.序列模型

时间序列分析是人们认识客观世界和自然现象的重要手段,近二十年来，时间 序列分析方法得到了迅速发展，且在众多的实际领域中广泛应用。与其相关的技术， 时间序列预测也已成为一个热门的研究领域，伴随着时间序列分析方法同步发展， 在许多领域里，时间序列预测发挥着重要的作用。预测是决策的基础，决策是预测 的延续。因此，准确的预测对做出正确的决策至关重要 为了提高时间序列预测效果和应用价值，众多研究工作者一直致力于该问题 的研究。特别在机器学习和深度学习方法迅速发展的今天，时间序列分析和预测方 法的研究发展迅速，但其效果在很多方面还不能满足实际应用的高要求，还有很多 的问题需要解决。本文以时间序列分析和预测为研究背景，主要对时间序列互相关 性分析、时间序列多尺度分析以及时间序列预测应用进行了研究。本文主要进行了 以下三个方面的研究。 (1)为了了解不同现象之间是否存在关联、存在何种关联以及关联强度如何， 本文对金融市场的相互作用和共同变化的现象进行了研究，同时全面系统地研究 了时间序列互相关性分析方法。为了揭示金融时间序列的动力学行为，基于多尺度 多属性的分析思想和MMA方法，结合Hurst指数直方

全程注释详细讲解，可使用多种数据集！！万能序列模板！

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第三周作业 - 机器翻译与触发词检测

吴恩达老师的深度学习课程的第五部分——序列模型的课后作业，最后一周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，因为文件限制，只能分开上传。是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有恶意抬高资源分数且内容全面。希望大家学习快乐~~

吴恩达老师的深度学习课程的第五部分——序列模型的课后作业，前两周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，因为限制上传大小，所以分开上传。是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有恶意抬高资源分数且内容全面。希望大家学习快乐~~