近十年来，研究者分析时间序列数据的方式发生了巨大变化。这本十分必需的书归纳了这一日益重要领域的主要最新进展，并就其现有表述给出了一个单一的一致的表示。汉密尔顿就诸如向量自回归、广义矩方法估计、单位根的经济和统计结果、随时间变化的方差以及非线性时间序列模型等重要创新，首次给出了一本完整的和详细的教科书。另外，汉密尔顿还介绍了动态系统分析的传统工具，如线性表示、自协方差、生成函数、谱分析以及卡尔曼滤子，并介绍了它们在经济理论以及研究并解释真实一世界数据两方面的用途。 本书的目的在于为学生、研究者和预测者提供关于动态系统、经济计量学和时间序列分析方面的概览。从第一个原理开始，汉密尔顿的明析介绍使得新旧进展皆适合于大学一年级学生和非专业人员。另外，时间序列分析从内容的广度和深度上使其成为该领域前沿研究者不可多得的一本参考书。汉密尔顿通过大量的数值例子解释理论结果如何在实践中运用并将大量推导细节放在每章末的数学附录中，以此达到了上述双重目的。本书为该领域的学生和研究者提供了一个路径地图，相信在未来几年内它都会是较权威的指南。 詹姆斯D.汉密尔顿是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的经济学教授。他获得了加利福尼亚大学伯克利分校的博士学位，并曾在弗吉尼亚大学

MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭，田，陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议（ICML）。 2019。 郭涛，林涛，卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用，2006,26（5）：1175-1178 关于ICLR的研讨会专题，2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现（贷记给KurochkinAlexey）： :

matlab源码

由halleyhit于2013年左右制作并于2018年出版邮箱：halleyhit@sjtu.edu.cn 或halley-at-hit@163.com 在实验中接收时间序列时，我们经常会在有用信号之前找到一些零。 此外，很难找到噪声污染的起点。 例如，当用超高频传感器定位局部放电时，第一步是定位每个局部放电脉冲的起始时间。 此函数使用 ENERGY CRITERION 算法，该算法可在“Sacha M. Markalous、Stefan Tenbohlen 和 Kurt Feser，使用声学和电磁信号的电力变压器中局部放电的检测和定位。IEEE 电介质和电绝缘交易第 15 卷”中找到。第 6 号；2008 年 12 月" 如何使用起始点=用户开始（时间序列） TimeSeries 是一个双向量StartingPoint 是起点的订单号 例子a=[zeros(1,20)ones(1

时间序列期末论文.doc

先知是一种用于基于附加模型预测时间序列数据的过程，其中非线性趋势与每年，每周和每天的季节性以及假期效应相吻合。 它最适合具有强烈季节性影响和多个季节历史数据的时间序列。 先知对于丢失数据和趋势变化具有较强的鲁棒性，并且通常可以很好地处理异常值。 先知在Facebook的许多应用程序中用于生成可靠的计划和目标设定预测。 我们发现，在大多数情况下，它的性能要优于其他任何方法。 我们在Stan中拟合模型，以便您在几秒钟内获得预测。 无需人工即可获得有关杂乱数据的合理预测。 先知对异常值，丢失的数据以及时间序列中的急剧变化具有鲁棒性。

基于时间序列ARIMA模型的分析预测算法研究及系统实现

多元线性回归模型 回归模型的矩阵表达式： Y=X+U

使用tslearn的示例代码。 目的：对波形数据或时间序列数据进行聚类。 tslearn是基于python的机器学习库之一。 tslearn： : 用日语。 使用KShape算法对样本数据执行波形聚类。 必须为算法指定簇数作为参数。这次，我预先检查了数据，并知道有2个类，因此我设置了n_clusters=2 。 有几种检查簇数的方法，但是这次我们使用弯头法进行检查。 其他可能的方法如下。 BIC / AIC GAP方法 轮廓法 肘法

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：