2.最小二乘法 将预测期的自变量值代入拟合的趋势方程进行外推预测。 预测：

大数据-算法-非线性动力系统时间序列分析方法及其应用研究.pdf

时间序列分析是人类认识与探索自然规律的一种普遍方式。为了准确预测时间序列 数据，机器学习作为人工智能领域研究的基础，对复杂时间序列分析有着绝对的优势， 因此研究机器学习算法对分析时间序列有着重要的意义。针对传统时间序列分析方法对时间序列预测准确度不高问题，提出一种改进的SAMLSTM融合算法。通过研究目前针对时间序列预测效果较好且基于机器学习的通用算法支持向量机(SVM)与循环神经网络(RNN)的方法，发现SVM主要是对线性可分数据进行分类的方法，RNN虽然对序列有着保存以往信息能力，但容易发生梯度消失现象导致预测效果不佳。长短期记忆神经网络(LSTM)是为了解决RNN无法处理远距离长序列依赖问题，通过加入门结构方式很好地避免了发生梯度消失问题;自注意力机制(SAM)的目的是帮助模型对每个样本数据赋予不同的权重，提取出影响数据分析预测的关键信息。构建SAM-LSTM融合算法，综合两者算法的各自优势，实验选取电力负荷需求量数据和日最高温度气象数据，对比SVM算法、RNN算法、LSTM算法以及SAMLSTM算法对时间序列预测准确度及误差值...... 关键词:时间序列分析;机器学习;SAM

对混沌时间序列进行分析与预测

INSAR_G2S是自动GMTSAR捆绑脚本，在使用StaMPS运行InSAR时间序列分析之前，充当InSAR处理器。 该程序由gmtsar_process，gmtsar2stamps和gmtsar2stamps_sbas的脚本建立。 gmtsar2stamps最初来自： 唐晓鹏，中国科学院 徐小华（Eric）徐-斯克里普斯海洋研究所 斯克里普斯海洋学研究所大卫·桑德威尔（David Sandwell） 请阅读使用INSAR_G2S的指南-> guideline_insar_g2s.pdf 如有疑问和反馈，请联系：Noorlaila Isya（电子邮件： ） 感谢来自GMTSAR论坛用户 这是“按现状”提供给您的研究代码，不保证正确性。 使用风险自负。

运用实际案例讲解如何使用Python编程的方式进行时间序列分析，包括： 自回归移动平均（ARMA）建模方法自回归差分移动平均（ARiMA）建模方法时间序列分解方法（趋势与季节性分析）授课内容简洁明了，突出重点，强调实用性。

混沌时间序列分析与预测工具箱 Version2.0，该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:产生混沌时间序列(chaotic time series)等

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：时间序列分析程序_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

Arauto 用于时间序列实验和预测的交互式工具 Arauto是一个开源框架，旨在简化建模和实验时间序列分析和预测的过程。 Arauto提供了一个直观的交互式界面，可以使用自回归模型（AR，ARMA，ARIMA，SARIMA，ARIMAX和SARIMAX）探索模型的不同参数。 越来越多的估计器和算法正在研究中。 关于Arauto的博客文章 Arauto在Towards Data Science的Medium博客上得到了推荐。 。 特征 支持外源回归变量（独立变量） 季节性分解可让您了解数据的趋势，季节性和残差 使用增强Dickey-Fuller检验的平稳性检验 自定义数据转换的平稳性：您可以使用从一阶差异到季节性日志来转换数据 ACF （自相关函数）和PACF （偏相关函数）用于项估计 自定义ARIMA术语或让Arauto根据您的数据选择最适合您的 网格搜索功能可进行参数调整 代码生成

基于时间序列分析股票上证指数走势