这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

车价预测：数据集来自Kaggle

** 更新：网络研讨会录音可从以下网址获得： http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html 此示例演示如何使用 MATLAB:registered: 构建短期电力负荷（和价格）预测系统。 校准两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树），以在给定温度预测、假期信息和历史负载的情况下预测每小时的日前负载。 这些模型在 2004 年至 2007 年 NEPOOL 地区（由 ISO 新英格兰提供）的每小时数据上进行训练，并在 2008 年的样本外数据上进行测试。 该应用程序包括一个（可选）Excel 前端，使用户能够通过 MATLAB 可部署的 DLL 调用经过训练的负载预测模型。 标题为“负荷和价格预测案例研究简介”的文档将指导您完成分析的不同组成部分。 如果您没有所有

需求预测 该项目的目的是为Kaggle竞赛开发一种解决方案，以预测不同商店中3个月的商品销售情况 比赛说明 提供此竞赛是在相对简单和干净的数据集上探索不同时间序列技术的一种方式。 系统会为您提供5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品的3个月销售。 处理季节性的最佳方法是什么？ 应该对商店进行单独建模，还是可以将它们合并在一起？ 梯度增强比ARIMA更好吗？ 链接：

一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。

单糖 这是以下论文的代码开发版本： Bugra Tekin，Sudipta N.Sinha和Pascal Fua，“实时无缝单发6D对象姿态预测”，CVPR 2018。 可以在以下找到上述文章的代码库的原始存储库。 介绍 我们提出了一种单发方法，可以同时检测RGB图像中的对象并预测其6D姿势，而无需多个阶段或必须检查多个假设。 我们方法的关键部分是受YOLO网络设计启发的新CNN架构，该架构可直接预测对象3D边界框的投影顶点的2D图像位置。 然后使用PnP算法估算对象的6D姿势。 ， 引文 如果您使用此代码，请引用以下内容 @inproceedings {tekin18， TITLE = {{实时无缝单发6D对象姿态预测}}，作者= {Tekin，Bugra和Sinha，Sudipta N.和Fua，Pascal}， BOOKTITLE = {CVPR}， 年= {2018} } 执照

基于累积损伤的复合材料层合板拉-拉疲劳寿命预测，魏武国，，复合材料层合板在拉-拉疲劳载荷作用下的损伤形式主要是基体开裂、纤维拉断和分层，因此重点考虑这三种损伤的失效判据,并基于疲劳�

在时间序列预测问题中，建立LSTM模型，采用python语言代码实现

根据历史功率数据预测风电机功率，分别介绍了采用时间序列法 网络神经法 和灰度法三种方法

基于视频纹理特征的自适应模式决策算法在HEVC帧内预测中的应用