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时间序列预测：Forecasting the Time Series of Apple Inc.'s Stock

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

SPSS在时间序列预测中的应用 时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号 处理、机械振动等众多领域有从所采用的数学工具和理论

MATLAB实现RNN(循环神经网络)时间序列预测数据集

希望你一切顺利， 时间序列数据准备视频教程第1部分， https://youtu.be/gKT8HSoJ0cE 代码和结果输出，第2部分https://youtu.be/G1kcWoXZE6A ------- || 如果喜欢，请点赞并订阅我的频道。 CNN和LSTM网络的一些其他结果。 标普500的月收盘价https://ibb.co/y5hHr71 1980年1月1995年1月澳大利亚红酒月度销售https://ibb.co/4NLwqhM 美国年度事故https://ibb.co/9Zw0brX 全球冰量https://ibb.co/8xSt4Mg 您可以从此处（当前页面）下载代码的第一个版本： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction 此处的第二

我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能 多地平线时间序列指标 Ranger优化器，用于更快的模型训练 使用调整 该程序包基于构建，可以直接使用CPU，单个和多个GPU进行培训。 安装 如果您在Windows上工作，则需要先使用以下命令安装PyTorch： pip install torch -f https

风力发电预测 这是根据我的硕士论文进行的一项实验，其主要重点是比较应用于时间序列问题的不同深度学习策略。 这项研究仅集中在循环和卷积体系结构上。 数据 数据由RedesEnergéticasNacionais（REN）收集，并基于葡萄牙电力系统中注入的风力。 从2010年第一天到2016年最后一天，它以15分钟的分辨率进行了采样。所收集的数据适用于与REN遥测系统相连的所有风电场。 数据在data文件夹下。 客观的 主要任务是对产生的风力进行预测。 将要预测三个视野。 一小时，六小时和24小时，这意味着在提前一小时的预测中将预测4分（15、30、45和60分钟）。 演算法 测试了以下体系结构列表： RNN架构[RNN + GRU + LSTM单元] 扩张式递归架构 编码器-解码器体系结构 编码器-解码器+注意系统体系结构 准RNN Wavenet TCN 有关模型的详细说明，请检查链接