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本书第一作者杨叔子教授是我国时序分析工作者中活跃的一员。本书总结了我国时序分析工作者、特别是作者们的研究成果,是作者结合多年教学经验,精心编写,几经修改补充而成的,它是国内外首次结合机械类工程实际讲授时序分析的专著。本书分为上、下两册,共四部分:第一部分是时序分析工程应用的基础理论;第二部分是时序分析工程应用的基本技术;第三部分是时序分析工程应用的各个专题;第四部分是时序分析工程应用的进一步扩展内容。本书为上册,可作为工程学科硕士生教材,还可作为其他有关专业本科生、研究生、教师及工程技术人员与科学研究人员的参考书。

-匈牙利-水痘-病例 匈牙利每周水痘病例的时空数据集。 该数据集由一个县级邻接矩阵和2005年至2015年之间的县级报告病例的时间序列组成。

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时间序列法是一种定量预测方法，本文对廊坊市市区2010年1月年至2019年12月的月降水量进行时间序列分析。利用Matlab对数据进行处理，建立AR(P)模型进行拟合，并对未来降水量进行了预测。可以为洪涝灾害的预测和防治提供参考。

ADF检验的三种类型 第一种类型 第二种类型 第三种类型

darts是一个python库，可轻松操纵和预测时间序列。 它包含各种模型，从ARIMA等经典模型到神经网络。 所有模型都可以通过fit（）和predict（）函数以相同的方式使用，类似于scikit-learn。 该库还使对模型的回测变得容易，并结合了多个模型的预测和外部回归。 使用Python简化时间序列darts是一个python库，可轻松操纵和预测时间序列。 它包含各种模型，从ARIMA等经典模型到神经网络。 所有模型都可以通过fit（）和predict（）函数以相同的方式使用，类似于scikit-learn。 该库还使对模型的回测变得容易，并结合了多个模型的预测和外部回归。 安装我们建议您首先为y设置一个干净的python环境

五、GARCH(1,1)模型 2、GARCH(1,1) 的条件方差和无条件方差 条件方差是 ht ，通过对上式两边取期望可得无条件方差 1、大的 会紧跟着另一个大的 ，这样就会产生 在金融时间序列中有名的波动率聚类现象。

该软件包为时间序列数据提供了突变、季节性和趋势（称为 BEAST）的贝叶斯估计量。 BEAST 试图通过放弃“单一最佳模型”概念并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理来改进时间序列分解。 它是一种灵活的工具，可以发现时间序列观测中的突然变化（即变化点）、周期性变化（例如季节性）和非线性趋势。 BEAST 不仅会告诉发生变化的时间，还会量化检测到的变化是真实的可能性。 它不仅检测分段线性趋势，而且检测任意非线性趋势。 有关BEAST的详细信息，请参见Zhao等人。 （2019）[Zhao，K.，Wulder，MA，Hu，T.，Bright，R.，Wu，Q.，Qin，H.，Li，Y.，Toman，E.，Mallick B.，Zhang，X ., & Brown, M. (2019)。 检测卫星时间序列数据中的变化点、趋势和季节性以跟踪突变和非线性动态：贝叶斯集成算法。 环境遥感，2

Time series analysis: forecasting and control 4th edition