1.领域：matlab，LSTM深度学习网络 2.内容：基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于LSTM深度学习网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据是单维一例的，基于时间节点的预测，matlab出图，程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练，后面30%预测，大约有2000个数据，代码有详细说明，可供调整学习。

完整的例程通过Visual C++把YUV格式的视频序列读取出来，并在屏幕上显示出来，此例程中用到了线程的操作，这个对学习如何显示视频文件提供了很好的学习帮助

u-boot的board_init_f函数执行序列的功能分析

asn1 - golang的Asn.1 BER 和 DER 编码库

杨叔子等编著的时间序列分析的工程应用，详细讲述ARMA模型的参数选择及建模理论和方法，本资源为第一版上册。下载后请解压，并用超星阅览器阅读文献。

代码 混沌时间序列的RBF神经网络预测代码.rar

包括matlab和R语言程序

CausalityTools.jl提供了基于时间序列的因果推断和动态耦合检测方法。 一个易于使用的框架，用于估计信息论度量，例如传递熵、预测不对称、广义熵和互信息。 收敛交叉映射、成对非对称推理、S-measure 和联合距离分布。 代理数据生成。

matlab如何敲代码 用于时间序列分析的贝叶斯动态线性模型 OpenBDLM是Matlab开源软件，开发用于使用贝叶斯动态线性模型进行时间序列分析，其时间步长约为一小时或更长。 OpenBDLM能够同时处理多个时间序列数据，以解释，监视和预测其长期行为。 该方法通过使用描述基线，外部影响和残差的隐藏状态变量的叠加对原始时间序列建模来工作。 OpenBDLM包含一个异常检测工具，该工具可以在完全概率的框架中检测异常行为。 OpenBDLM处理缺少数据和不均匀时间步长向量的时间序列。 去看看我们在哪里可以找到教程 如何引用 OpenBDLM，使用贝叶斯动态线性模型进行结构健康监测的开源软件， ， 和在2019年5月第十三届国际土木工程应用统计学和概率国际会议（ICASP13）的会议记录中[] [] [] 安装 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以直接使用，测试和开发。 先决条件 在Mac OSX或Windows上安装的Matlab（版本2016a或更高版本） 需要Matlab统计和机器学习工具箱。 正在安装 将ZIP文件解压缩（或克隆git存储库）到您要使用的文件夹