奇异频谱分析 用于执行奇异频谱分析（SSA）的软件包 简单用法 下面的示例创建了一个具有两个强烈季节性成分的模拟信号。 主要输入函数是analyze(y,L) ，该函数返回趋势和季节成分。 y是要分解的信号， L是要用于内部嵌入的窗口长度。 using SingularSpectrumAnalysis, Plots # generate some data L = 20 # Window length K = 100 N = K * L; # number of datapoints t = 1 : N; # Time vector T = 20 ; # period of main oscillation y

使用tslearn的示例代码。 目的：对波形数据或时间序列数据进行聚类。 tslearn是基于python的机器学习库之一。 tslearn： : 用日语。 使用KShape算法对样本数据执行波形聚类。 必须为算法指定簇数作为参数。这次，我预先检查了数据，并知道有2个类，因此我设置了n_clusters=2 。 有几种检查簇数的方法，但是这次我们使用弯头法进行检查。 其他可能的方法如下。 BIC / AIC GAP方法 轮廓法 肘法

当代经济学教科书译丛，中国科学出版社，不仅提供了关于时间序列专题的晓畅的处理，而且关心现代宏观经济和金融理论，包括了向量自回归、广义矩方法、自回归条件异方差以及单位根的内容。

神经网络的时间序列分析 重点比较ANN，RNN，LSTM和LSTM在时序分析中的表现 在这个项目中，我建立并比较了四种类型的ANN模型：具有Attention的完全连接的ANN，RNN，LSTM，LSTM。 有两个包含时间序列的数据集。 目的是建立深度神经网络，该网络可以学习数据中的时间模式并预测未来观察的价值。 对于那些模型，我比较了预测的准确性和训练过程的速度。 请参考Report.pdf了解详细说明和参考。 为了构建神经网络，我使用python keras库。 为了实现注意力机制，我使用了Christos Baziotis的。

Time series analysis and its applications with R examples 时间序列分析及R应用

时间序列分析：Topics in Time Series Analysis with Macroeconomic.pdf

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时间序列的精度和召回率 的非官方python实现。 经典异常检测主要涉及基于点的异常，这些异常是在单个时间点上发生的。 但是，许多现实世界中的异常是基于范围的，这意味着它们会在一段时间内发生。 受此观察结果的启发，我们提出了一种新的数学模型来评估时间序列分类算法的准确性。 我们的模型扩展了众所周知的“精度”和“召回率”指标以测量范围，同时为特定于域的首选项启用自定义支持。 这是发布的开源软件。 可从下载。 安装 聚酰亚胺 PRTS位于，因此您可以使用pip进行安装。 $ pip install prts 来自github 您也可以使用以下命令进行安装。 $ git clone https://github.com/CompML/PRTS.git $ cd PRTS $ make install # (or make develop) 用法 from prts import

This book synthesizes these recent advances and makes them accessible to first-year graduate students. James Hamilton provides the first adequate text-book treatments of important innovations such as vector autoregressions, generalized method of moments, the economic and statistical consequences of unit roots, time-varying variances, and nonlinear time series models. In addition, he presents basic tools for analyzing dynamic systems (including linear representations, autocovariance generating functions, spectral analysis, and the Kalman filter) in a way that integrates economic theory with the practical difficulties of analyzing and interpreting real-world data. Time Series Analysis fills an important need for a textbook that integrates economic theory, econometrics, and new results. The book is intended to provide students and researchers with a self-contained survey of time series analysis. It starts from first principles and should be readily accessible to any beginning graduate student, while it is also intended to serve as a reference book for researchers.

应用时间序列分析课堂讲义，原著：何书元，制作：李东风。包含6章内容，每章包含基本概念、定理及应用实例，带书签，方便使用。