使用深度学习进行时间序列预测的论文，代码和实验清单深度学习时间序列预测最新技术论文列表着重于深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源，代码和实验。 经典方法与深度学习方法，竞赛...目录论文会议竞赛代码理论-资源代码资源数据集论文2020复杂事件流处理和预测的方法Viktor Morozov，Mikhail Petrovskiy。 代码还没有。 知识增强神经

王燕 应用时间序列分析 中国人民大学出版社

5.神经网络时间序列工具(ntstool) 时间序列中数据的取值依赖时间的变化，邻近时刻的数值分布存在一定的规律性，从而在整体上呈现某种趋势或周期性变化的规律，因此可以由已知数据预测未知数据。但每个数据点的取值又伴有随机性，无法完全由历史数据推演得到。 时间序列分析可以借助许多数学工具。如滑动平局模型，二次滑动平均模型等 . MATLAB神经网络工具箱为用户提供了时间序列工具ntstool，它可以解决三类时间序列问题： 有外部输入的非线性自回归； 无外部输入的非线性自回归； 时间延迟问题。

通过数学模型介绍了，非常热门，应用广泛，高大上的一些机器学习模型

时间序列分析 北京大学时间序列分析教材

时间序列主题跟踪器 使用LDA的时间序列主题跟踪 输入：文件和日期 输出：主题和该主题中文档的时间序列

matlab自相关代码评估有针对性的和多元依赖措施的重要性 版权所有（C）2020 Oliver Cliff。 该存储库提供了MATLAB函数，用于计算和评估多个自相关时间序列之间的线性相关性。 这包括各种线性相关性度量以及用于推断其重要性的假设检验，所有这些都在本文中和中进行了讨论。 实施的度量为：互信息，条件互信息， Granger因果关系和条件Granger因果关系（每个均针对单变量和多元线性高斯过程）。 为了完整起见，我们还包括了单变量过程的Pearson相关性和部分相关性（具有潜在的多元条件过程）。 该代码已根据（或更高版本）获得许可。 入门 确保具有MATLAB并已下载并安装（用于自相关和过滤功能）。 克隆（或下载）存储库。 将存储库添加到您的路径（包括utils文件夹）中，例如，使用： addpath(genpath('/path/to/repository')). 帮助中有关每个功能的文档。 使用的主要功能是mvmi.m （相互信息）， mvgc.m （格兰杰因果关系）和pcorr.m （皮尔森/偏相关）。 所有这三个都允许添加条件过程，并且可以选择输出p值。 p值是从

The theory and practice of time series analysis have developed rapidly since the appear- ance in 1970 of the seminal work of George E. P. Box and Gwilym M. Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Control, now available in its third edition (1994) with co-author Gregory C. Reinsel. Many books on time series have appeared since then, but some of them give too little practical application, while others give too little theoretical background. This book attempts to present both application, and theory at a level acces- sible to a wide variety of students and practitioners. Our approach is to mix application and theory throughout the book as they are naturally needed.

（1）二次多项式 预测模型为： 一阶差分 二阶差分 当时间序列各数值的二阶差分相等或大致相等时，可以采用二次项式模型进行预测。 （2）三次多项式 预测模型为： 一阶差分 二阶差分 三阶差分 当时间序列各数值的三阶差分相等或大致相等时，可以采用三次多项式模型进行预测。

时间序列分析在R语言上的应用，可以应用在趋势分析，风险预测等方面