代码 混沌时间序列的RBF神经网络预测代码.rar

包括matlab和R语言程序

CausalityTools.jl提供了基于时间序列的因果推断和动态耦合检测方法。 一个易于使用的框架，用于估计信息论度量，例如传递熵、预测不对称、广义熵和互信息。 收敛交叉映射、成对非对称推理、S-measure 和联合距离分布。 代理数据生成。

matlab如何敲代码 用于时间序列分析的贝叶斯动态线性模型 OpenBDLM是Matlab开源软件，开发用于使用贝叶斯动态线性模型进行时间序列分析，其时间步长约为一小时或更长。 OpenBDLM能够同时处理多个时间序列数据，以解释，监视和预测其长期行为。 该方法通过使用描述基线，外部影响和残差的隐藏状态变量的叠加对原始时间序列建模来工作。 OpenBDLM包含一个异常检测工具，该工具可以在完全概率的框架中检测异常行为。 OpenBDLM处理缺少数据和不均匀时间步长向量的时间序列。 去看看我们在哪里可以找到教程 如何引用 OpenBDLM，使用贝叶斯动态线性模型进行结构健康监测的开源软件， ， 和在2019年5月第十三届国际土木工程应用统计学和概率国际会议（ICASP13）的会议记录中[] [] [] 安装 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以直接使用，测试和开发。 先决条件 在Mac OSX或Windows上安装的Matlab（版本2016a或更高版本） 需要Matlab统计和机器学习工具箱。 正在安装 将ZIP文件解压缩（或克隆git存储库）到您要使用的文件夹

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1.领域：matlab，LSTM算法 2.内容：基于LSTM的时间序列训练和预测matlab仿真+matlab操作视频 3.用处：用于LSTM算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

贝叶斯变化点检测与时间序列分解 说明见包内readme文档 一种贝叶斯算法，用于检测变化点并将时间序列分解为趋势、季节性和突变。 时间序列数据的解释受模型选择的影响。不同的模型可以对同一数据的模式、趋势和机制给出不同甚至相互矛盾的估计，这一限制可以通过本软件包中的突变、季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计得到缓解。BEAST试图通过放弃“单一最佳模型”的概念，并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理，从而改进时间序列分解。它是一种灵活的工具，可以揭示时间序列观测中的突然变化（即变化点）、周期变化（例如季节性）和非线性趋势。BEAST不仅可以告诉您何时发生更改，还可以量化检测到的更改为真的可能性。它不仅检测分段线性趋势，还检测任意非线性趋势。BEAST适用于遥感、金融、公共卫生、经济、气候科学、生态学和水文学等各种实时序列数据。示例应用包括使用它来确定生态数据中的制度变迁，从卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，检测经济数据中的市场趋势，查明气候数据中的异常和极端事件，以及揭示生物数据中的系统动力学

2.书名：时间序列分析:预测与控制(英文版·第3版) 书号：7-115-13772-2/TP·4892 原书名：Time Series Analysis: Forecasting and Control 分类：数学与统计 统计学 时间序列分析 丛书名：图灵原版数学统计学系列 作者：George E.P.Box, Gwilym M.Jenkins, Gregory C.Reinsel 出版日期：2005-09-28 页数：616 定价：65.00 元人民币

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