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：

国内生产总值(Gross Domestic Produc)是国民经济核算的核心指标。它不仅能从总体上度量国民产出和收入规模，也能从整体上度量经济波动和经济周期状态，成为宏观经济中最受关注的经济数据，被认为是衡量国民经济发展、判断宏观经济运行状况的一个重要指标，也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据。因此，准确的分析预测GDP具有重要的理论和实际意义。时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的-组数字序列。时间序列预测方法则是通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。本文将利用指数平滑法根据我国2000-2020年的GDP数据预测及分析2021-2025年的GDP。

陆振波老师工具箱，包括求时间延迟、嵌入维数、关联维、K熵、最大李雅普诺夫指数、盒子维等

ＧＰＳ时间序列可以用于获取各种地球物理现象、地壳运动的季节性变化规律和板块运动的速度，对地球 动力学的研究具有相当重要的意义。本文详细阐述了ＧＰＳ时间序列分析的方法及其过程，对国内ＩＧＳ站数据的 时间序列进行了分析，并运用功率谱分析其残差时间序列，最后获得ＧＰＳ连续跟踪站时间序列的噪声类型

Matlab集成的c代码B智能 多元自回归时间序列（B-SMART）的Brian系统 我们已经开发了Matlab / C工具箱Brain-SMART（用于多元自回归时间序列的系统，或BSMART），用于对同时从多个传感器记录的连续神经时间序列数据进行频谱分析。 可用功能包括时间序列数据导入/导出，预处理（标准化和趋势消除），自回归（AR）建模（多变量/双变量模型估计和验证），频谱量估计（自动功率，相干性和格兰杰因果谱），网络分析（包括一致性和因果关系网络）和可视化（包括数据，能力，一致性和因果关系视图）。 用于调查频带上因果网络结构的工具是此工具箱提供的独特功能。 所有功能均已集成到一个简单易用的图形用户界面（GUI）环境中，旨在轻松访问。 尽管我们仅在Windows和Linux操作系统上测试了工具箱，但BSMART本身是系统独立的。 B-SMART已获得1991年6月的GNU版本2或更高版本的许可。 B-SMART的代码存储库托管在GitHub上，网址为。 安装 将文件复制到您选择的目录，例如〜/ bsmart / 在Matlab中，转到您已复制文件的目录，例如>> cd（'〜/ b