初步预测代码matlab 生态工具 ECOTOOL包含用于识别，验证和预测动态模型的几种例程。 该工具箱包括各种具有可视化支持的探索性，描述性和诊断性统计工具，这些工具以易于使用的图形用户界面设计。 它还结合了复杂的自动程序来进行识别，精确的最大似然估计和离群值检测，可用于文献中提供的许多类型的模型（例如，多季节ARIMA模型，传递函数，指数平滑，不可观测的分量，VARX）。 例如，您可以通过自动识别异常值来估计指数平滑或未观察到的组件模型，这是我以前从未见过的。 您也可以运行具有两个季节（例如每日和每周）的ARIMA模型自动识别… 仅需几行代码，您就可以对时间序列进行全面的分析。 该工具箱提供了深入的文档系统和联机帮助，并且其中包含许多演示，这些演示将指导您完成时间序列建模的过程。 Matlab的ECOTOOL工具箱已发布在PLOS ONE中，您可以在其中找到一些示例以及工具箱概述（）。

论文研究-基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法.pdf,  为了对时间序列数据进行聚类分析, 提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法, 并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释. 该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取, 然后利用多路归一化割谱聚类方法完成对时间序列特征数据的聚类分析, 从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法. 为了验证该方法的可行性和有效性, 将其应用于仿真时间序列数据和实际的股票时间序列数据聚类分析中, 取得了较好的数值结果.

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matlab内含BP、RBF、Elman神经网络等模型，用于时间序列预测，比较基础，应用简单，比较容易上手。

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