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

该数据集将多元时间序列数据的多维拆解成多个一维文件，并以csv的格式对数据进行存储 该数据集结构为： -E:/桌面/代码/数据集/Multivariate2018_arff_csv -ArticularyWordRecognition -test_dim1.csv -test_dim2.csv ..... -train_dim1.csv -train_dim2.csv ..... -train_label.csv -test_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

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

深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

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

用Matlab求语音序列的倒谱

芝加哥犯罪 用于对的进行时间序列分析的处理脚本。 跑步 克隆这个 repo 并安装依赖项 git clone https://github.com/morganherlocker/chicago-crime.git cd chicago-crime npm install 下载数据（注意：数据很多，所以这需要一段时间） curl https://data.cityofchicago.org/api/views/ijzp-q8t2/rows.json?accessType=DOWNLOAD -o crime.json 在 1/2mi 网格上聚合，每月计数和总计 node index.js

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。

浪潮ERP-PS9.1企业版全部模块各30站点正式序列号 注册方法： 账套管理中建帐，选择所有模块。然后在维护工具——文件——授权信息维护——导入授权信息，选择下载的附件CDKEY.INI，然后确定就可以了。或者按以下的信息手工填写也可以，除了公共模块其他所有模块都选择，站点数填30.因为公共模块是不需要序列号的，所以不要选择上。

Newtonsoft.Json.dll 和ServiceStack.Text.dll JSON序列化和反序列化