论文研究-基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例.pdf,  针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况, 本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中, 充分利用相关技术优势, 设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型. 在此基础上, 选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象, 对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试, 并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析, 最后, 将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究. 结果显示: 整个动态混沌神经网络结构为27-12-1, 所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势, 这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.

它是使用置信传播的分层（又名多尺度）卡尔曼滤波器的实现。 模型参数通过期望最大化（EM）算法估计。 在这个实现中，我们考虑了两个不同频率的时间序列。 高频和低频信号之间的消息被组合以改进估计和预测。

ar模型matlab代码纸2 该存储库包含使用以下时间序列预测的MATLAB代码：（i）ARIMA模型的MMSE预测（ii）卡尔曼滤波方法（iii）人工神经网络。 上面技术的小波版本的代码也显示在这里。 由于中心思想相同，因此降雨数据和地球物理钻Kong数据的代码遵循相似的步骤。 以下是所有MATLAB文件的描述： ar_kalman_algo_2008.m：用于时间序列预测的卡尔曼滤波方法。 tec_algo2008_ann.m：用于时间序列预测的前馈神经网络。 tec_algo_mmse.m：使用ARIMA模型的MMSE预测。 wann_algo2008.m：基于小波的前馈神经网络，用于时间序列预测。 wkalmanl3.m：用于时间序列预测的基于小波的卡尔曼滤波方法。 wmmsel6_algo2008.m：使用ARIMA模型的基于小波的MMSE预测。

负荷预测 该负载预测器旨在执行24小时的短期和长期负载预测。 数据源 从2012年11月到2013年12月，提供了加利福尼亚州一个样本家庭的15分钟间隔负荷数据和每小时温度数据。 选型 为了适应负载需求的非线性相互作用，选择了多层感知器回归器对该负载数据进行建模。 实现了八个预测变量： 内插温度* 24小时滞后负载* 7天滞后负载* 前一天的平均负载* 一天中的时间 星期几 一年中的一天 周末/节假日 *仅用于短期预测 预测24小时 您可以训练模型并在24小时内执行预测。 forecast_date表示24小时间隔的开始时间。 import forecaster forecaster . train_model_and_forecast ( load_data = 'load_temperature_data.csv' , forecast_date = '2018-6-30

此处描述的应用程序集可在地球上的任何地方制作以下 GIF。不需要编码，只需要一个浏览器和一些鼠标点击。目标是让任何人都可以轻松地在社交媒体上生成和分享这种动画。 操作流程：在GEE上的任何地方画一个矩形 记录应用信息：开始和结束年份、GIF 中心纬度和经度以及宽度（公里）。 下载生成的 GIF 第 2 步：转到Snazzy-EE-TS-GIF 应用 从以前的应用上传 GIF 输入来自上一个应用的信息 下载生成的 GIF 第 3 步：进入社交媒体 从以前的应用上传 GIF

深度学习时间序列预测 最新的论文清单集中在深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源，代码和实验。 经典方法与深度学习方法，竞赛... 文件 2020年 Prathamesh Deshpande等。 代码还没有。 Shruti Jadon等。 代码还没有。 HD阮等人。 代码还没有。 JánDrgona等。 代码还没有。 安格斯·登普斯特（Angus Dempster）等。 [] 袁雪，等。 代码还没有。 Castellani Andrea等。 Honda Research Institute Europe GmbH 代码还没有。 很好的参考 金晓勇，等。 代码还没有

基于Elman神经网络的短期风速时间序列预测及软件开发.pdf

基于时间序列的前馈神经网络的研究.pdf

在 Physica 16D (1985) 中，我们提出了一种算法，该算法通过监测轨道发散来估计一维时间序列的主要李雅普诺夫指数。 该算法由作者在Fortran和C中分发多年，刚刚转换为Matlab。 包括文档（Physica D 文章和名为 Lyapunews 的 pdf）。 我包含的示例文件是作为 unix 换行符终止的数据点编写的。 这些文件在被各种编辑器显示时可能看起来很奇怪。 随意使用任何可以输出时间序列值的软件创建数据文件，每行一个，以回车和换行结束。 现有的代码可以很好地读取这些文件。 如果您有任何问题，请不要在这里发布。 请直接在此下载中包含的电子邮件地址给我写信：awolf.physics@gmail.com

机器学习实现的蓬勃发展，引起了不同行业的兴趣，将其用于时间序列问题的分类和预测。 在探索时间序列的机器学习方法之前，最好确保您尝试过经典和统计时间序列预测方法，这些方法在广泛的问题上仍然表现良好，前提是数据准备充分且方法良好配置。 在本文中，它列出了 MATLAB 中可用的一些经典时间序列技术，您可以在探索机器学习方法之前先尝试它们来解决您的预测问题。 它为您提供了每种方法的提示，以使您可以从一个有效的代码示例入手，并在哪里可以找到有关该方法的更多信息。 概述： 本文演示了 11 种不同的经典时间序列预测方法，它们分别是1）自回归（AR） 2）移动平均线3) 自回归移动平均线4) 自回归综合移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归综合移动平均 (SARIMA) 6) 带外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) 8）具有ARIMA误差的回归模型9) 向量自回归