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。

MATLAB时间序列回归Data_TSReg6数据集

MATLAB时间序列回归Data_TSReg8数据集

[DIMENSION STANDARD_DEV] = fractalvol(DATA) 计算一维随机游走 DATA 的分形维数。 假设 DATA 是其索引的函数。 通过嵌入单位正方形和盒子来查找分形波动率数数。 Y轴将重新缩放DATA的值，x轴为（1：长度（数据））/长度（数据）。 如果您有并行计算，请取消对 else 结构的注释工具箱并希望并行运行代码（它在实例中线性扩展）。 背景： http://hanwangquant.blogspot.com/2011/04/fractal-volitility.html

时间序列分析r语言练习数据。时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素， 然后综合这些因素， 提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。

文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同，卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行，甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下： 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍

采用一种改进的时间序列神经网络用于过程系统的动态建模。该网络将输入变量的时间序列数据作为网络输入,同时以系统的脉冲响应系数为时间序列输入数据的权值,赋予神经网络模型一定的物理意义,从而使神经网络模型获得更好的外延性,能够更好地表达系统的动态特性。