接上文，本文介绍自相关模型（ARIMA）实现单变量多步输出时间序列预测任务。 自相关模型非常简单，能够实现快速、有效地对用电量进行一步或多步预测。本文主要内容如下： 如何创建和分析单变量时间序列数据的自相关图和部分自相关图； 如何使用自相关图的结果来配置一个自回归模型； 如何开发和评估一个自相关模型实现一周用电量预测； 文章目录如何建立多步用电量预测ARIMA模型1. 自回归分析（Autocorrelation Analysis）2. 建立自回归模型3. 完整代码 如何建立多步用电量预测ARIMA模型 关于数据处理部分，请参考前一篇文章，本文会用到上文处理好的数据。 1. 自回归分析（Au

arima的matlab代码个人家庭电力的时间序列预测 日期集： 数据是在 2006 年 12 月至 2010 年 11 月（47 个月）期间以一分钟采样率收集的。 六个自变量（电量和子计量值）一个数值因变量 全球有功功率有 2,075,259 个观测值可用。 我们的目标是预测未来的全球有功功率。 为简单起见，这里删除了缺失值。 此外，我们发现并非所有观察都按日期时间排序。 因此，我们以显式时间戳作为索引来分析数据。 在预处理步骤中，我们对原始数据执行桶平均以减少一分钟采样率的噪声。 为简单起见，我们只关注原始数据集的最后 18000 行（2010 年 11 月的最新数据）。 python文件列表： Gpower_Arima_Main.py ：单变量 ARIMA 模型的可执行Python 程序。 myArima.py ：使用一些用于 ARIMA 模型的可调用方法实现一个类。 Gpower_Xgb_Main.py ：基于树的模型 (xgboost) 的可执行Python 程序。 myXgb.py ：实现一些用于 xgboost 模型的函数。 lstm_Main.py ：LSTM 模型的可

#资源达人分享计划#

时间序列数据分析 R软件应用.pdf

派萨克斯 时间序列数据的SAX（符号聚合近似）的python实现 主意 将时间序列数据转换为符号表示，其中（欧几里得）距离/相似度是符号空间中距离的下限 符号表示可以被视为时间序列的低维度（聚合）表示 可以使用基于符号的算法，例如后缀树、马尔可夫链来分析时间序列 参考 我们为什么要重新实施它？ SAX 对时间序列数据有一定的假设，例如（1）局部高斯，（2）固定频率，（3）实值信号。 我们想探索其他数据的更多可能性 我们想要时间序列片段的向量表示，类似于将单词表示为向量的想法（Google 的 word2vec） 我们需要一个快速的并行实现 去做 例子 sequitur的python包装器 主意 sequitur 将用作 SAX 数据的上下文无关语法提取器 挖掘的规则将用于异常值/主题检测 我们为 python 使用包装了c++ 实现- 所以它现在只是一个快速的解决方法。 参考

很有用的时间序列分析，有用的可以下载一下，哈米尔顿的

时间序列异常分析matlab代码HMM代码进行异常检测 编写了Matlab代码“ KMeans_MEP_HMML_HMMD.m”，用于通过隐马尔可夫模型和符号时间序列分析使用短长度传感器时间序列进行异常检测，并将其应用于燃烧系统中热声不稳定性（TAI）的低延迟检测。 该代码使用由凯文·墨菲（Kevin Murphy）编写的“用于Matlab的隐马尔可夫模型（HMM）工具箱”，根据许可可免​​费获得。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。

matlab svr代码SVR 支持用于预测时间序列和其他数据库的向量回归。 (MATLAB) 我们将使用 matlab 脚本来预测数据。 这里的主要目标是获得尽可能高的准确性。 我相信这里的编码风格并不重要，重要的是所使用的预测模型等等。 ameya 稍后会添加一些参考资料。

时间序列分析：Topics in Time Series Analysis with Macroeconomic.pdf

https://blog.csdn.net/xianshengsan/article/details/107144822该博文中的函数及数据集，供大家参考