eviews时间序列分析实验.pdf，这是一份不错的文件

改代码可在MATLAB中实现单个时间序列的多重分形去趋势分析

返回系列谐波分量的幅度 (C) 和相位 (pha)， i*cos(2*pi*t/Ti-phai)。 对于虚级数，实部和虚部的幅度和相位被转换为椭圆参数（半长轴和短轴，倾角和相位角）。 屏幕截图中显示了两个输出，分别为实数和虚数系列（参见文件中的示例）。 此函数的输出具有与 T_TIDE 输出相同的形式，因此可以被其他 T_TIDE 实用程序使用。

分别使用LSTM、ARIMA和Prophet三种时间序列预测算法实现单变量周期性数据的预测。

基于ARMA模型的我国GDP时间序列分析与预测.docx

LSTM-时间序列预测

异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /

航空公司每月运量时间序列数据

LSTM网络的训练和测试,采用时间序列进行测试，训练时间较慢，要耐心等待。 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

matlab对比实验代码多重分形 工具（C / Matlab）用于一维（时间序列）和2D（图像）信号的多重分形分析 本文的材料提供了可用于信号和图像的多重分形实验/分析的低级图像处理滤波器。 描述 代码源文件将使您能够重现参考文献中提到的一些实验，即： 使用所谓的小波对信号/图像进行多分形分析， 分形奇异指数和分形谱的计算， 信号/图像的多帧分解， 提取所谓的最奇异歧管， 所谓的色度降低的信号/图像的表征， 信号/图像的多重分形重建。 另请参阅1D（时间序列）信号的多重分形奇异性分析。 用法 要启动程序： 在Matlab ，有关完整功能列表，另请参见； 呼吁一个应用的例子； 在C ，使用Makefile从源代码生成。 关于 版本 1.0 （非活动开发） 自从 2002年 执照 （引用源代码或下面的任何参考！） 参考 Yahia H.，Turiel A.，Chrysoulakis N.，Grazzini J.，Prastacos P.，and Herlin I.（2008）：， International Journal of遥感学报，29（14）：4189-4205，doi :. Gr