用于定义和执行时间序列预测过程的功能，包括前（后）处理、分解、建模、预测和准确性评估。生成的模型及其产生的预测误差可用于对其他时间序列预测方法进行基准测试，并提出对此类方法进行改进的需求。为此，可以使用来自预测竞赛的基准数据。

复杂时间序列的多元加权多尺度置换熵

分析神经时间序列 2021年1月更新：我将清理现有文件，更新为python3，并在有时间的时候完成其余章节。 要求：Python> = 3.6，numpy> = 1.15，scipy> = 1.5，matplotlib> = 3.2，scikit-image> = 0.17 分析神经时间序列（2012）的Python（Jupyter笔记本）实现。 迈克·科恩（Mike Cohen）撰写的《分析神经时间序列》是一本很棒的书，专为处理连续神经数据的神经科学家撰写。 尽管看起来这本书主要是为脑电图分析而写的，但我发现书中的主题很容易翻译成需要连续数据信号处理的任何领域。 每章介绍一种新技术，重点放在概念而不是严格的数学上，甚至在每章末尾都有摘要，并在本文的“方法”部分中介绍了如何描述分析的技巧。 如果有什么问题，请告诉我。 去做： 第6章清理 第9章清理 第10章清理 第11章清

时间序列分析：预测与控制（中文第三版），是优秀翻译的作品

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包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder

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分形高斯噪声与分形布朗运动序列的生成--及功率谱估计matlab "分数阶高斯噪声随机数据仿真系统的设计与实现.pdf" 1308.0399.pdf create_fgn.m degree_create.m degree_create_fbm_sucess.m EMD emd.m EMD.rar EMDfenshufourier.pdf fftconv.m fftfgn.m fftfgn2.m fftfgn3.m fgn_fbm.fig FGN水位值 FGN水位值2 fig_b6hourly.m fractional_brownian_motion.m generator_FFT.m IEEE_SP_Exact_Synthesis_1D.pdf lrd.m LRD_RESOUCE.m make_graphic.m power_spectrum_example.m PSD.m qq_31763735-10324094-分形高斯噪声完整版