python基于LSTM神经网络进行时间序列数据预测源码+全部数据.zip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。基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 .LSTM单变量2 1.观测值缩放 2.时间序列转换成稳定数据 3.时间序列转监督学习数据 1_3.LSTM单变量3 1.LSTM模型开发 1_4.LSTM单变量4 1.完整的LSTM案例 1_5.LSTM单变量5 1.更健壮的LSTM案例 2.LSTM多变量（air_pollution） 1_1.LSTM多变量1 1.数据输出 2.预处理 1_2.LSTM多变量2 1.LSTM数据预处理 1_3.LSTM多变量3 1.定义&训练模型 2.数据预处理 3.Multi-Step LSTM预测（shampoo-sales） 1_1.Multi-Step LSTM预测1 1.静态模型预测 1_2.Multi-Step LSTM预测2 1.多步预测的LSTM网络 二

AMI 计算并绘制平均互信息 (ami) 以及不同时间滞后值的单变量或双变量时间序列的相关性。 用法： [amis corrs] = ami(xy,nBins,nLags) 输入： xy：单变量 (x) 或双变量 ([xy]) 时间序列数据。 如果给出双变量时间序列，那么 x 应该是自变量，y 应该是因变量。 如果给出单变量时间序列，则计算自相关而不是互相关。 nBins：时间序列数据的 bin 数量，用于计算计算 ami 所需的分布。 nBins 应该是 2 个元素的向量（对于双变量）或标量（单变量）。 nLags：计算 ami 和相关性的时间滞后数。 对 0:nLags 的滞后值进行计算。 输出： amis：时间滞后为 0:nLags 的平均互信息向量 corrs：时间滞后为 0:nLags 的相关向量（或单变量时间序列的自相关） 例子： xy = rand(1000,2);

时间序列LSTM 简单的LSTM模型可分析虚拟时间序列数据

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Harmonics_and_z分数_GEE_code Google Earth Engine代码可根据MODIS时间序列数据计算z得分和谐波分析。

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