比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost。 preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取） xgbosst.py: 训练模型和交叉验证 根据题目给出的信息, 除了路本身的信息外, 训练数据基本上只有旅行时间, 而我们要预测的也是未来的平均旅行时间, 而且根据我们的常识, 现在的路况跟过去一段时间的路况是很有关系的, 因此该问题应该是一个自回归问题, 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况

【混沌时间序列预测rnn的广义实现】 在不使用任何库或数据预处理工具的情况下，已经创建和编码了完整的模型。主要目标是对未来henon混沌时间序列的预测。 bptt.m -时间反向传播 forward.m -正向传播 dsigmoid.m , dtanh -激活函数的导数 sigmoid.m - 变参数Sigmoid函数 gradDes -梯度下降

时序预测_Bayes贝叶斯推理_优化LSTM预测Matlab实现(含完整源码+数据) Matlab实现了随机波动率模型(包括LSTM-SV, SV等)的贝叶斯推理、预测和模拟。

带核的在线顺序极限学习机——OS-ELMK项目 带核的非平稳时间序列预测在线顺序极限学习机的实现。 项目研究了一个OS-ELMK，并在八度音阶中进行了编码。为了说明结果，用人工和真实非平稳时间序列进行了仿真。 同时，采用ELMK进行比较分析。

山东大学FPGA实验参考与报告 实验三时序逻辑电路计数器设计

MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测， 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

“源-网-储”协调规划是提高非水可再生能源发电量占比的关键技术之一。计及非水可再生能源和负荷的时序特征，提出了基于时序生产模拟的“源-网-储”协调规划方法。在静态规划的基础上，考虑电源、网架和储能的动态运行特征，将非水可再生能源发电量占比作为约束条件以提高模型的适用性。采用多面体集合刻画非水可再生能源和负荷的不确定性，建立满足非水可再生能源发电量占比目标的两阶段鲁棒优化模型，并引入不确定性调节参数以降低决策方案的保守性。通过强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min问题转化为双层规划问题，并采用列和约束生成算法求解得到非水可再生能源和储能的多点布局方案以及线路扩展方案。以IEEE 118节点系统为算例，分析了非水可再生能源消纳目标及不确定性对规划方案的影响，结果验证了所提方法的有效性。

四、操作控制器与时序产生器　 数据通路 ：是许多寄存器(部件)之间传送信息的通路。 信息从什么地方开始，中间经过哪个寄存器或多路开关，最后传送到哪个寄存器，都要加以控制。 在各寄存器之间建立数据通路的任务，是由称为操作控制器的部件来完成的。 操作控制器的功能：就是根据指令操作码和时序信号，产生各种操作控制信号，以便正确地建立数据通路，从而完成取指令和执行指令的控制。 根据设计方法不同，操作控制器可分为时序逻辑型、存储逻辑型、时序逻辑与存储逻辑结合型三种。 相对于上述三种设计方法，有三种类型控制器，它们是：硬布线控制器、微程序控制器、PLA控制器。 操作控制器控制信号必须严格按照时间顺序要求产生。因此，还需要时序产生器，对各种操作实施时间上的控制。

电子书，详细叙述了时序分析与使用sas程序编写

matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测