本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括：趋势，平稳时间序列模型，非平稳时间序列模型，模型识别、参数估计，模型诊断，预测、季节模型、时间序列回归
2022-04-08 20:17:44
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时间序列建模
时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 虽然回归分析通常以测试关系的方式使用。
时间序列数据的模型可以具有多种形式，并代表不同的随机过程。 在对流程级别的变化进行建模时，三类具有实际重要性的类别是自回归（AR）模型，集成（I）模型和移动平均（MA）模型。 这三个类别线性地取决于先前的数据点。[28] 这些思想的结合产生了自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）模型
资料来源：Wikipedia
2022-04-08 17:33:53
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用于实现时间序列数据建模与预测的LSTM程序(LSTM matlab code for time series modeling and prediction)
2022-04-06 20:06:59
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资源名：基于马尔科夫转换多重分形预测模型_MSM模型_捕捉金融时间序列波动中隐藏的离群值、时间标度以及长程相关性特征_matlab
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源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-06 02:55:38
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资源名：小波神经网络的时间序列预测_短时交通流量预测_matlab
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2022-04-06 02:54:43
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Jupyter中的时间序列预处理工作室：Jupyter笔记本中的时间序列数据预处理Studio
2022-04-02 13:30:01
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