使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。

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

matlab,代码详细说明，自己出的，完全可运行使用

matlab出图，运行保障，代码有详细说明，适用初学者。

该库包含一套完整的 MATLAB 函数，旨在使用各种技术对时间序列进行时间分解：没有指标的方法（Boot-Feibes-Lisman、Stram-Wei、低通插值）； 使用不同方法的指标方法：优化（Denton）、静态模型（Chow-Lin、Fernandez 和 Litterman）、动态模型（Santos-Cardoso、Proietti）、ARIMA 模型（Guerrero）； 以及带有指标和横向约束的多元方法（Denton、Rossi、Di Fonzo）。 该库还包含用于平衡的函数（比例、RAS 双比例和 Van der Ploeg）以及一个用 Visual Basic 编写的接口，允许在电子表格环境中使用。 该库旨在用于生产模式，减轻定期数据编译和短期监控的任务，也用于研究模式，允许深入探索结果及其内部机制。

tsi研究 时间序列可解释性研究

# 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

代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交通流预测代码 小波神经网络的时间序列短时交