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

ARIMAX模型检验 适应性检验:模型残差序列属于白噪声序列；残差与输入变量序列无显著关系 参数检验:所有参数显著非0 back

概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计

介绍 未来数据的预测在能源领域非常重要，因为有关未来消费和发电趋势的信息可以帮助规划电厂的运营。 该分析比较了各种模型进行时间序列预测，以确定哪种模型效果最好 数据 数据来自Kaggle： ://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption包含兆瓦（MW）中各种电力公司的能耗读数。 代顿数据集已用于此分析。 但是，最后将包含所有电力公司数据的主数据集用于实验模型。 数据探索 数据从2005年到2018年大约开始，并且每小时记录一次。 分析 使用的4个模型是FBProphet，XGBoost，递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）（RNN的变体）。数据在使用前已进行了标准化。 FBProphet，RNN和LSTM模型可以按原样使用时间戳数据，但是XGBoost需要将时间戳分解为单独的组件。 所有这些模型都已在Dayton数