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

当代经济学教科书译丛，中国科学出版社，不仅提供了关于时间序列专题的晓畅的处理，而且关心现代宏观经济和金融理论，包括了向量自回归、广义矩方法、自回归条件异方差以及单位根的内容。

课后习题答案-时间序列分析及应用R语言（第2版）.pdf

基于时间序列法的风电功率预测，易春燕，李俊芳，在运用时间序列法预测风速及风电功率的基础上，运用分层统计法对16台风电机组的风速功率数据进行统计分析，得出基于实测数据的风�

应用时间序列分析 王燕编著 第三版

火炬 PyTorchTS是一个概率时间序列预测框架，通过利用作为其后端API以及用于加载，转换和回测时间序列数据集，提供了最新的PyTorch时间序列模型。 安装 $ pip3 install pytorchts 快速开始 在这里，我们通过GluonTS自述文件重点介绍了API的更改。 import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import torch from gluonts . dataset . common import ListDataset from gluonts . dataset . util import to_pandas from pts . model . deepar import DeepAREstimator from pts import Trainer 这个简单的示例说明了如何在一些数

在本次提交中，我们演示了如何在 MATLAB 中处理和清理存储在 Excel 工作表中、以多种格式和多种采样率存储的时间序列数据。 我们从使用“导入工具”从 Excel 表格导入数据开始。 接下来，我们关注如何准备数据以转换为“时间表”数据类型。 我们进一步深入研究了时间表可用的预处理功能，包括将数据集同步到公共时间参考、评估数据质量以及处理重复和缺失数据。 最后，我们显示了变量与行时间的堆叠图。

【ch11-循环神经网络】 时间序列表示.pdf

# 多维时间序列工具箱 - mdtsTooblox 这个工具箱实现了处理多维时间序列的类和方法，即多元时间序列。 目标是支持数据分析师处理和操作数据。 因此，他可以专注于数据本身，而不必关心数据处理。 此外，此工具箱实现了用于符号时间序列处理的工具和类。 核心组件 (mdtsObject) 的文档可以在 Documentation/mdtsToolboxDocu.pdf 中找到。 可以在文档/IntroductionToUseMDTSObjects_V1.pdf 中找到简短的介绍（操作方法）。 ## 依赖要获得完整功能，需要以下工具箱： * **Matlab-graphics**： https : //de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/71412-matlab-graphics * **Matlab-general**： ht

AnalyseHatenaBookmarkDTM 这是 DTM 进行主题分析脚本。假设已经提前。 使用此脚本，您可以针对您目前注册的结尾输出以下时序主题分析结果。 主题比率（累积）的时间序列转换。可以查看目标话题兴趣的涨跌和兴趣的积累。 话题中词汇比例的时间序列转变。您可以检查对目标主题的兴趣变化。 提前准备 解释基于 MacOSX 环境。 待分析的最终文章的数据准备，在MySQL中注册尾篇。 DTM 安装从“主题建模软件”下载“dtm”并将二进制文件放置为“./DTM/main”。具体请按照以下步骤进行。 $ wget https://princeton-statistical-learning.googlecode.com/files/dtm_release-0.8.tgz $ tar xvf dtm_release-0.8.tgz $ cd dtm_release/dtm $