基于非线性时间序列分析的电力系统负荷预测模型.pdf

上课用的课本范剑青编写的非线性时间序列 全书，用起来还是很不错的，需要上课的同学可以使用

具有注意机制的递归神经网络模型已被证明对各种各样的序列到序列问题是非常有效的。然而，软注意机制在产生输出序列中的每个元素时对整个输入序列执行传递，这一事实排除了它们在在线设置中的使用，并导致二次时间复杂度。基于输入和输出序列元素之间的对齐是单调的问题这一观点，我们提出了一种学习单调对齐的端到端可微方法，该方法在测试时可以在线和线性计算注意力。我们在句子摘要、机器翻译和在线语音识别问题上验证了我们的方法，并取得了与现有序列到序列模型相竞争的结果。

在MATLAB下的非线性时间序列分析的程序包。可用于计算：时间延迟重构，分形维数，互信息，Lyapunov指数，替代数据集，最近临点统计，回归时间，庞加莱截面等

<>书的数据集以及代码

最大间隙问题，C++实现源码。更多内容请至 http://blog.csdn.net/zhongkelee

量子马尔可夫链：混合系统的描述，等价性以及模型检查线性时间属性

线性时间轴网页效果源码下载、html5与jquery

姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。

写论文的朋友也许有用，书中理论和实例具全，值得研究