在时间序列预测问题中，建立LSTM模型，采用python语言代码实现

BioVec 代表生物序列的新方法。 该算法来自本文：“ ” 安装 克隆后在本地安装。 快速开始 import biovec pv = biovec.models.ProtVec("some_fasta_file.fasta", corpus_fname="output_corpusfile_path.txt", n=3) # The n-gram "QAT" should be trained in advance pv["QAT"] # convert whole amino acid sequence into vector pv.to_vecs("ATATQSQSMTEEL") # convert multi-sequence FASTA file to a numpy array of protvec vectors (axis 0 = sample axis) # seqty

根据历史功率数据预测风电机功率，分别介绍了采用时间序列法 网络神经法 和灰度法三种方法

时间序列分析——基于R（第2版）习题答案，王燕，2012版

GRU门控循环单元时间序列预测 包含以下.m功能文件 RNN_gate.m RNN_feedforward.m op_fc.m main.m batch_norm.m

绘制在单个轴上垂直排列的多个时间序列数据（“通道”）。 绘制一个定义长度的窗口并使用箭头键向前和向后滚动。 选择显示通道的子集。 使用向上和向下箭头键控制 y 轴比例。 使用鼠标直观地标记时间点并将它们保存到向量中。 受到推崇的受用于 EEG 的 BrainVision Analyzer 界面和 EEGLab 的 eegplot 功能的启发，但比后者 IMO 工作得更好更快。

时间序列ARIMA模型的销量预测

基于m序列Turbo码的伪随机交织器由计数器、序列生成器、读写信号控制、复合控制及数据地址R／W模块构成。一个周期包括计数器初始化、读写信号控制、模N计数器加1、复位信号等步骤。其仿真以帧长为1024输入数据为例，在Turbo码系统中，将传统交织器和所设计伪随机交织器对系统性能的影响进行比较。

提出了一种用处处光滑的反正切函数序列生成多维多涡卷网格混沌吸引子的方法，可以生成一维n涡卷、二维n×m网格多涡卷和三维n×m×l网格多涡卷混沌吸引子。平衡点分析、数值仿真、Lyapunov指数谱、分岔图和Poincaré映像都表明系统是混沌的。用简单的线性反馈控制实现了同结构网格多涡卷混沌系统之间的同步，可应用于保密通信。简单的理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。

椭圆序列在matlab中代码实验设计_NBackTask N 背工作记忆任务，在 Matlab Psychtoolbox 的帮助下编码。 包括许多难度级别。 taks 有什么作用？ 有两个主要功能： n_back_task_full() n_back_task_training() 在这两个函数中，受试者都会看到一系列彩色矩形，并且必须决定（通过按下空格按钮）当前矩形是否与N步之前显示的矩形相匹配。 可以指定难度级别的数量和难度级别内的颜色序列数量，并且可以在每个系列之后休息。 包括几个难度级别（从 2 到 5 步后退），每个难度级别包括 8 个颜色系列。 每个颜色系列包括 36 + n 个矩形的序列。 颜色系列的生成使得在每个系列中都有12 个匹配和12 个诱饵（诱饵是矩形，其颜色与之前的矩形相匹配，但在步骤中偏移错误）。 该任务已被用作决策实验的附属品，并显示出跨难度级别的性能显着恶化（主题内的 dprime 分析）。 待办事项清单 使背景变白 为任务添加一些解释 自动生成序列（难度级别、项目数量和难度级别内的序列数量的规范） 允许读入任意图片而不是由 psychtoolbox 生