预测AUCORP Preempcion de Valores en系列de Tiempo（预测时间序列）usando MLP，LSTM-RNN 重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019： : Entrega 1-Weka： : Analisis Normalizado： ： Analisis否Normalizado： : 配置 正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2 配置1 Entorno Conda进口商品：（ Para进口商品，包括Anaconda 3。 La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno） 配置2 配置指令 相依性： Python 3.6 （不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu

句法： [参数]=sine_fit(x,y) 这与[param]=sine_fit(x,y,[],[],[]) % 没有fixed_pa​​rams，自动initial_params [param]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams) % 自动初始参数[param]=sine_fit(x,y,[],initial_params) % 估计较差时使用[参数]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams,initial_params,plot_flag) 参数 = [偏移、幅度、相移、频率] 如果 fixed_pa​​rams=[NaN, NaN , NaN , NaN] % 或 fixed_pa​​rams=[] 偏移、幅度、相移和频率的优化（默认） if fixed_pa​​rams=[NaN, 1 , NaN , 1/(2*pi)] 幅度=1和频率=1/

随着人民生活水平的不断提高，社会消费品总量在中国经济发展中占有重要地位。 其波动可以间接反映商品的需求和购买力，从而影响国家的宏观调控。 本文选择了2005年8月至2019年2月中国社会消费品的总量。使用EViews 7.2软件，利用计量经济学和金融时间序列中的序列波动的相关性分析，找到最合适的EGARCH（1 ，1）基于ARMA（1,0）的模型对中国社会消费品总量进行了实证分析，并得出结论，中国社会消费品总量具有杠杆效应。

对金融时间序列的建模，第一列数据为预测项

作者： Ivan Bongiorni ，数据科学家。 卷积递归Seq2seq GAN用于时间序列数据中缺失值的插补 描述 该项目的目标是为时间序列数据的插补实现递归卷积Seq2seq神经网络的多种配置。 提供了三种实现： 循环卷积seq2seq模型。 基于上述相同体系结构的GAN （生成对抗网络），其中训练了Imputer来欺骗试图区分真实和假（推算）时间序列的对抗网络。 一种部分对抗的模型，其中先前模型的两种损失结构都组合在一个模型中：Imputer模型必须减少真实的错误损失，同时尝试欺骗鉴别器。 模型在TensorFlow 2中实现，并在数据集中进行了训练。 档案文件 config.yaml ：用于数据预处理，培训和测试的配置参数。 管道： main_processing.py ：启动数据预处理管道。 其结果是将准备好训练的数据集以.npy（ numpy ）格式保存在/da

在经济体系不稳定的发展中国家，历史数据的永久性波动一直是一个令人担忧的问题。 识别变量的依赖性和独立性是模糊的，建立可靠的预测模型比其他国家更复杂。 尽管非线性多元经济时间序列的线性化来预测可能会给出结果，但应忽略显示经济系统中不规则性的数据的性质。 人工神经网络（ANN）的新方法有助于建立一个保持数据属性的预测模型。 在本文中，我们使用德黑兰证券交易所 (TSE) 10 年的日内数据来预测未来 2 个月。 与自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型相比，来自 ANN 的长短期记忆 (LSTM) 选择和输出。 结果表明，虽然在长期预测中，两种模型的预测精度都有所降低，但 LSTM 在精度误差方面明显优于 ARIMA。

用EVIEWS处理时间序列分析，包括用EVIEWS处理步骤

长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。 在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后，您将知道： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 1. 洗发水销售额数据集； 2. 测试设置； 3. 持续性模型预测； 4. LSTM数据准备； 5. LSTM模型开发； 6. LSTM预测； 7. 完整的LSTM例子； 8. 开发稳健的结果； 9. 教程扩展。

这是一组相当专业的 MATLAB 代码，其唯一目的是帮助那些真正想在他们的项目中应用代理数据测试的人。 它不是关于什么是代理数据或如何使用它们的教程。 它只包含许多用于生成不同类型代理的 m 文件（例如，在 Schreiber 和 Schmitz, 2000, Physica D, 142, 346--382 中解释）。 无论如何，我知道如果我几年前看到这个系列，*我*会非常非常高兴。 ;P

对估算 HURST指数的 R/S(重标极差)分析法做适当的改进,突破时间序列的长度是合数的限制,使得改进的 R/S分析法更具有普遍适用性.比较两种方法计算月均太阳黑子数的 HURST指数,发现用改进的R/S分析法比 R/S分析法得到的 HURST指数稍小点,两种方法均表明太阳黑子数时间序列具有长期记忆性.