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Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications。多元时间序列分析的经典书籍

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TIGRAMITE –时间序列数据集的因果发现 版本4.2 （Python软件包） 一般注意事项 Tigramite是一个因果时间序列分析python软件包。 它允许从高维时间序列数据集中有效地重构因果图，并对获得的因果相关性进行建模，以进行因果中介和预测分析。 因果发现基于适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试。 还包括用于高质量结果图的功能。 请根据您使用的方法引用以下论文： PCMCI：J。Runge，P。Nowack，M。Kretschmer，S。Flaxman，D。Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联。 科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI +：J. Runge（2020）：在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。 对不确定性的第36届学术会议论文集人工智能，UAI 2020年，加拿大多伦

延迟向量方差 (DVV) 方法表征一个时间序列基于其在相空间中的可预测性的标准化方法，通过所谓的“DVV 情节”。 就其本身而言，这些 DVV-plots 可以是用于时间序列聚类，如 Gautama 等人所示， 2003a 用于 EEG 信号。 在信号非线性测试的背景下， 它可以与“替代数据”方法结合使用（例如， Schreiber 和 Schmitz，2000），即通过表征“原始” 时间序列和一些“替代品”，以及统计测试它们是否不同（Gautama 等，2003b）。

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此程序是GUI的灰色神经网络预测，适合小样本的预测，精度较高 主程序是graynet_gui, 启动GUI，GUI里面有简介。

该论文的源代码可在http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.013访问

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