基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

该函数根据 Abraham Lempel 和 Jacob Ziv 在论文“On the Complexity of Finite Sequences”中提出的工作计算有限二进制序列的复杂度，该论文发表在“IEEE Transactions on Information Theory”，Vol。 IT-22，没有。 1，1976 年 1 月。 从该角度来看，该算法可以称为“ LZ76”。 该函数支持两种评估序列复杂度的方法： 1. 分解为详尽的生产流程2.分解成原始生产过程穷举复杂度可以被认为是 LZ76 中提出的复杂度测量方法的下限，而原始复杂度是上限。 目前，仅支持具有二进制字母 (0, 1) 的序列。 如果您发现此功能有用、发现它的错误或有任何改进建议，请随时给我发电子邮件。

ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们将深入了解ARIMA模型的构建过程和关键步骤，并学习如何使用Python中的相关库来进行模型训练和预测。在案例中，我们将使用一组客服的接线量数据作为实验对象。通过分析这些数据，我们将探索数据的特征和规律，进行平稳性检验和差分操作，然后通过自相关和偏自相关图来选择合适的ARIMA模型参数。RIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。在本篇博客中，我们将深入探讨ARIMA模型的实战应用，并通过Python进行模型的实现和分析。 我们的实战案例基于一组客服接线量的数据。首先，我们对数据进行了详细的探索性分析，以揭示其内在的时间序列特性。对于非平稳的数据，我们使用差分操作使其平稳，以便进行后续的建模和预测。 在模型参数的选择上，我们使用了自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来帮助确定ARIMA

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

时间序列预测没有任何问题-完整的训练测试输出

由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

各大磁共振公司的序列名词对比表MRI Acronyms 包括siemens， GE，philips， Hitachi，Toshiba