时间序列预测代码matlab 时间序列预测使用深度学习生成数据 该项目研究了在使用不同的人工神经网络（即LSTM和GRU）建模的随机时间模型上可以进行多近的时间序列预测和预测。 给定的数据集包括辐照数据集和发电数据集，该辐照数据集和发电数据集基本上分别包含传感器检测到的辐照度值和电厂所产生的发电量值，单位为（kwh）。 数据集包含对应于从2018年12月到2019年11月的所有12个月的数据，并且在任何给定日期的每15分钟记录一次数据。 该项目的主要目标是找出最合适的ANN架构，以预测从任意一天开始的未来两天（间隔15、30、45、60分钟）的发电数据。 整个项目是通过在matlab中进行编码来完成的。

主要讲诉采用R语言来作图和分析数据，包含时间序列模型及时应用，内容包括趋势、平稳及非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型等。

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MotionSense数据集 该数据集包括由加速度计和陀螺仪传感器生成的时间序列数据（高度，重力，用户加速度和rotationRate）。 使用其与iPhone 6s放在参与者的前袋中收集，该可从iOS设备上的框架收集信息。 所有数据以50Hz采样率采集。 共有24位不同性别，年龄，体重和身高的参与者在15个试验中在相同的环境和条件下进行了6项活动：楼下，楼上，步行，慢跑，坐着和站立。 借助该数据集，我们旨在在传感器数据的时间序列中查找个人属性指纹，即可以用于推断数据主体除其活动之外的性别或个性的特定于属性的模式。 时间序列对应于数据主体的步行活动（代码3）。 有12个功能。 一些注意事项： 如果您在此处查看“”，请查看pmc_xxx和tutorial文件夹。 如果您正在训练有关传感器数据的深度神经网络，则可以在以下链接中找到我们的最新工作，这对您的工作很有用： : 下载 MotionSense数据集可公开使用也可以作为备份使用。 还有一个Kaggle版本： ：//www.kaggle.com/malekzadeh/motionsense-dataset 引文 如果您发现

用时间序列建模与预测，文件夹包括文档和程序，数据，用于预测房价。

ARCH-M模型(ARCH均值模型) 前面介绍的ARCH模型通常应用于回归模型，扰动项为ARCH过程。 在实际中，收益率和方差存在一定关系，风险越大，收益越大。 可以把代表风险的方差作为一个因素引入，这就是ARCH-M模型。

目的正确衡量分段算法的优劣，提高自底向上算法的分段精度。方法分析现有分段评价标准存在的不足，综合考虑压缩比和精度，提出相同压缩比下的拟合总误差越小算法相对更优的分段评价标准。通过去除原自底向上算法初始分段两两连接的偶数限制，提出新的自底向上算法。结果测试显示新的评价标准能有效避免错误评判。新的自底向上算法的拟合总误差比现有算法减少了一半以上。结论新的评价标准可以更准确地区分算法的优劣，比现有标准更合理。新的自底向上算法具有更高的精度，整体优于原算法。

矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。

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