Stata时间序列分析指南，很有用，能够在时间序列方面给予大家解答

时间序列分析R语言的相关代码，如AR模型，MA模型，ARMA模型，以及自相关检验，异方差检验，画自相关图，偏自相关图，函数定阶，模型系数的显著性检验，模型预测，输出预测图和拟合图等。

IDRISI时间序列分析步骤

MATLAB时间序列回归Data_TSReg1数据集

2021数学建模五一赛《消防救援问题》二等奖论文

大约一年前，（2011 年秋季）我在 MATLAB 中实现了 HANTS 算法。 HANTS 最初是在 NLR (http://gdsc.nlr.nl/gdsc/en/tools/hants ) 开发的，用于去除云效应和时间插值数据。 Windows 下的程序可执行文件可从提供的链接免费下载。 HANTS 可用于去除异常值、平滑数据集、插入缺失数据以及压缩数据。 最后一部分，即数据压缩，是原始开发人员没有想到的； 但无论如何，您都可以使用它相当有效地进行数据压缩。 有关在 MATLAB 上实现 HANTS 的更多信息、执行数据压缩的功能以及一些输出，您可以访问https://mabouali.wordpress.com/projects/harmonic-analysis-of-time-series-hants/ 。 最近，我收到了更多关于代码的电子邮件请求。 好吧，希望通过将其上传到

首先、wt（小波分析）过滤噪声 然后 saes（自编码器）提取强特征 最后用lstm进行学习训练

温度预测 预报温度的时间序列分析

从风速时间序列计算威布尔分布参数 这个 Matlab 脚本根据风速数据计算威布尔分布参数。 执照 没有任何。 随意使用它。 语境 特定位置的风速频率通常可以用概率密度函数建模，[ 分布）。 它的参数可以使用下面列出的论文中介绍的几种方法来确定。 唯一需要的输入数据是所选位置的风速时间序列。 测定方法 我在 Matlab 中实现了一个脚本，该脚本从跨越几个月的简单时间序列测量中提取这些参数。 我使用的测定方法是简单的图形法。 样本输出 样本威布尔概率密度函数： 参考 以下论文描述了几种威布尔分布参数确定方法： Akdag, SA 和 Dinler, A.，一种估算风能应用威布尔参数的新方法，能源转换和管理，50:7 1761–1766，2009 Seguro, JV 和 Lambert, TW, 用于风能分析的威布尔风速分布参数的现代估计，风工程与工业空气动力学杂志，85:1 75–84

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