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

亲测好用，挺不错的资源，大家快来下载吧！挺有用的！需要的话可以来下载哦！tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

注重多元时间序列的LSTM自动编码器 该存储库包含用于多变量时间序列预测的自动编码器。 它具有描述的两种注意力机制，并且受启发。 下载和依赖项 要克隆存储库，请运行： git clone https://github.com/JulesBelveze/time-series-autoencoder.git 要安装所有必需的依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt 用法 python main.py [-h] [--batch-size BATCH_SIZE] [--output-size OUTPUT_SIZE] [--label-col LABEL_COL] [--input-att INPUT_ATT] [--temporal-att TEMPORAL_ATT] [--seq-le

数据融合matlab代码TimeSeries_Classifier 使用神经网络和SVM对时间序列/顺序数据进行分类 使用前馈网络（具有递归神经网络扩展）和支持向量机算法对时间序列模式进行分类时的比较 语： Matlab的 代码： 神经网络（具有RNN扩展的前馈）： 支持向量机（SVM） 资料集：

有关多维时间序列数据异常检测的精选论文7篇，最新总结

概述 基于高异质/均匀时间序列多传感器数据的实时异常检测的无监督特征选择和/或无监督深度卷积神经网络和lstm自动编码器的原型。 内置时间序列预测器的可解释AI原型。 无监督特征选择的直观表示如下所示。 无监督实时点异常检测的直观表示如下所示。 从当地的解释，全球理解与解释的AI树木-从这里动机- ，图片来源-https: MSDA 1.0.8 什么是MDSA？ MSDA是Python中的开源low-code多传感器数据分析库，旨在在时序多传感器数据分析和实验中将假设减少到洞察周期。 它使用户能够快速，高效地执行端到端的概念验证实验。 该模块通过捕获变化和趋势来建立多维时间序列中的事件，以建立旨在识别相关特征的关系，从而有助于从原始传感器信号中选择特征。 此外，为精确检测实时流数据中的异常，还设计了无监督的深度卷积神经网络以及基于lstm自动编码器的检测器，以在GPU / C

现有瓦斯浓度预测方法只能实现瓦斯浓度的静态预测,不能随着瓦斯数据的累积而及时更新,从而导致预测结果不具有及时性。针对该问题,提出了一种基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法。利用小波分解技术的多分辨率特性,将瓦斯浓度时间序列分解到不同尺度上,使时间序列平稳化;通过实时动态构建的自回归滑动平均(ARMA)模型,利用过去瓦斯浓度变化趋势预测未来一段时间的矿井瓦斯浓度值,得到时间序列预测结果;为提高瓦斯浓度预测精度,将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数输入到训练好的BP神经网络模型中,通过BP神经网络模型对预测结果进行修正,从而获得最终的瓦斯浓度预测值。测试结果表明,该方法可对矿井瓦斯浓度进行准确预测,瓦斯体积分数预测平均相对误差从8%降低到了5%。