向前多步预测： 事实上，因为 注意到， 所以T时向前k步预测为： 向前一步预测： 6、 GARCH(1,1) 模型的预测

时间序列分析（济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）（上下册） 丛 书 名济科学译丛 作 者：詹姆斯·D.汉密尔顿 出 版 社：中国人民大学出版社 出版时间：2015-1-1 ＩＳＢＮ：9787300202136 版 次：1 页 数：948页 字 数：1143 千字 印刷时间：2015-1-1 开 本：16开 纸 张：胶版纸 印 次：1 包 装：平装 定价：118.00元

时间序列分析—高阶统计量方法-张贤达，523页电子版，很好的参考资料

matlab自相关代码根赫斯特 赫斯特指数 计算时间序列的广义赫斯特指数。 Hurst指数给出的值指示时间序列的长期记忆，类似于自相关函数的衰减： 另请参见代码中的其他参考。 实施 此实现是由Tomaso Aste在2013年编写的以下Matlab代码从Matlab到Python（3.6）的大致文字转换： 如何使用代码 定义了一个函数mH = genhurst(S,q) ，其中S是要分析的时间序列， q是要使用的Hurst指数，得出数值（均值） mH 。

合流 适用于Python的时间序列实用程序库。 特征： 时间间隔均匀/不均匀的类 不等距时间序列的（） 将等距时间序列转换为数据集（） 时间序列的预测包装，例如keras（） 安装 要求： Python3.5+ 安装： git clone https://github.com/kweimann/conflux.git cd conflux pip install . 例子 插补 有关完整的示例，请参见examples/interpolation.py 。 # number of observations n = 25 # time interval i.e. first and last timestamp t0 , tn = [ 0 , 200 ] # function producing observation value from observation ti

千吨 某些与时间序列短期和长期预测有关的神经网络在keras中的实现。 主要思想是折叠时间序列数据集，以使同一列中的每一列具有多个“滞后”。 然后，我们使用滞后列来预测将来的列。 对于长期预测，我们将这些预测用作下一步的证据。 这旨在与我的高斯动态贝叶斯网络（ ）模型进行性能比较。 我想将我的GDBN模型与类似情况下的NN模型进行比较，并在此过程中创建一种“即插即用”的替代方案，以备将来需要时使用。 参考 延时神经网络： : 凯拉斯： ：//keras.io/

用R语言对平稳的时间序列进行分析和预测，采用的是ARMA方法

点赞、关注再看，养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python，快来点我吧 案例：苹果公司股票价格时间序列的可视化分析 作者：PyQuant 博客：https://blog.csdn.net/qq_33499889 慕课：https://mooc1-2.chaoxing.com/course/207443619.html 声明：案例参考博雅大数据学院案例集 本案例适合作为大数据技术基础课程中数据可视化部分的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生对真实数据进行可视化分析的能力。 案例中数据来源于苹果公司2015-2019年的股票数据

论文研究-基于证券价格时间序列的协整优化指数跟踪方法研究.pdf,

针对传统诉求感知分析系统数据清洗功能较差的问题，设计一种基于深度学习时间序列的诉求感知分析系统，系统硬件配置为服务器模块，服务器模块有交换机、共享显示器、机柜、HBA卡、集中存储器、数据库专用服务器、应用处理专用服务器、数据采集卡以及解码采集服务器等。系统软件由诉求感知数据处理模块、诉求感知分析模块、数据库模块构成。通过数据处理软件对诉求感知数据进行处理，利用深度学习时间序列对诉求感知进行预测，并结合处理后的诉求感知数据，利用日志分析引擎以及日志分析线程对诉求感知进行分析。对比实验结果证明，该系统的数据清洗功能优于传统诉求感知分析系统。