数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

三、权序列模型 零初始条件下，系统单位脉冲响应序列： 卷积和： 对自平衡系统，有：

为解决泊位占有率的预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。通过卷积神经网络获得多变量的时间模式信息作为模型的注意力机制。通过对模型训练、学习特征信息，并对相关性高的序列分配较大的学习权重，来实现解码器输出高度相关的有用特征预测目标序列。应用多个停车场数据集对模型进行测试，测试结果及对比分析表明，所提模型在步长达到 36 时对泊位占有率的预测数据能较好地估计真实值，预测精度和稳定性相比LSTM均有提高。

吴恩达改善深层神经网络：卷积神经网络，序列模型作业，因为太大了就放百度云了，不能下请私信我 1971514199@qq.com

介绍 未来数据的预测在能源领域非常重要，因为有关未来消费和发电趋势的信息可以帮助规划电厂的运营。 该分析比较了各种模型进行时间序列预测，以确定哪种模型效果最好 数据 数据来自Kaggle： ://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption包含兆瓦（MW）中各种电力公司的能耗读数。 代顿数据集已用于此分析。 但是，最后将包含所有电力公司数据的主数据集用于实验模型。 数据探索 数据从2005年到2018年大约开始，并且每小时记录一次。 分析 使用的4个模型是FBProphet，XGBoost，递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）（RNN的变体）。数据在使用前已进行了标准化。 FBProphet，RNN和LSTM模型可以按原样使用时间戳数据，但是XGBoost需要将时间戳分解为单独的组件。 所有这些模型都已在Dayton数

石油消耗 建立时间序列模型以预测美国住宅部门消耗的石油 在过去的45年中，美国的石油消费发生了巨大变化。 住宅部门的美国石油消费量（以每天千桶计）惊人地下降。 这里提取了多年趋势和季节性成分，以更好地了解石油消费的变化。 此外，使用1984年1月至2018年9月的数据构建了时间序列模型，并使用2018年10月至2019年9月的数据来测试哪种模型的预测效果更好。 用于时间序列分析的数据是“ MER_T03_07A.csv”，可从美国能源信息管理局（eia）（ ）下载。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现（含多个实例）

MA模型的预测

通货膨胀自古以来就是人们关注的焦点，随着通货膨胀的进一步加剧，导致各种经济问题产生多元化，从而改变了人们的消费理念关，进一步使人们着手去了解关于通货膨胀方面的问题。通过对通货膨胀预测指标研究，比较准确的预测关于未来通货膨胀的重要信息。本文比较系统的介绍了通货膨胀的描述及产生的原因，通过对通货膨胀预测指标的研究分析，侧重于我国通货膨胀的具体情况，对我国的通货膨胀进行了可行性分析，此论题的研究建立在时间序列模型，及准确的说是ARIMA模型，对我国的通货膨胀未来预期具有比较重要的意义。

时间序列预测建模，ARIMA模型的MATLAB程序实现代码