# 在 Simulink上使用任意时间序列模型进行递归预测 包括ARIMAX、LSTM、GRU和SSM模型。 让我们在 Simulink 上运行时间序列预测！！​ ＃＃ 介绍 本页具体介绍如何针对以下需求实现时间序列模型。 - 在开发中的 Simulink 模型上构建深度学习功能​ - 在 Simulink 上尝试各种时间序列模型​ - 在 Simulink 模型上实现 MATLAB 产品系列支持的功能​ 每个文件夹都有 MATLAB 代码和 Simulink 模型，它们的名称分别对应于时间序列模型或神经网络层。 ## 关键要点 它们提供了递归预测时间序列的功能，每个示例都描述了如何在 Simulink 上实现它们的功能并通过 MATLAB Function 模块调用它们。该技术不仅适用于上述产品，还可以采用其他产品提供的附加功能进行时间​​序列分析，特别是回归， ＃＃ 要求 * MATLAB * 模拟链接 * 深度学习工具箱 * 计量经济学工

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在图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。 步骤一： 对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。 预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程 步骤二： 为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。 步骤三： 通过平均该特定区域内的所有体素的时间进程平均作为该脑区的时间序列。 步骤四 ： 执行在前面部分中回顾的连通性方法之一，诸如相关分析，以确定大脑不同脑区间的时间序列的成对关联。 步骤五 ： 通过对相关矩阵的值进行阈值处理来获得二进制连通性矩阵(即邻接矩阵)。 步骤六 ： 可以使用大脑连接工具箱获得表征大脑网络连接的局部和整体架构的关键拓扑属性。