搜索资源列表
LSSVM
- 可以用于时间序列数据下的预测,以及数据模拟。(can be used to forecasting)
Time_Series_Analysis
- ARIMA算法的Python实现，预测时间序列数据。 附两个数据： AirPassengers UK Traffic flow(The Python implementation of the ARIMA algorithm predicts the time series data. Two data are attached. AirPassengers UK Traffic flow)
krmsentation
- 混沌时间序列分析与预测工具箱,包括了混沌时间序列分析的很多方法和预测方法,()
sslblock
- 时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测。(time series prediction)
数据挖掘pro
- 本项目的具体问题是关于时间序列数据趋势预测。具体的应用场景是电子商务。现在要求您对118天到146天的每天100个关键产品进行销售量预测。(In this project, you are asked to study the general topic of time-series data mining, and specifically for time-series data trend prediction.)
BP
- BP神经网络预测模型，基于时间序列，将已知状态的数据量作为神经网络的输入，预测未知状态的数据(A prediction model based on BP neural net)
GaijinGM11
- 改进的GM（1，1）程序，可实现时间序列的灰色等维新息预测，采用弃旧纳新的原则。(The improved GM (1, 1) program, can realize the time series prediction using grey information renewal, discarding the old and new principles.)
LSTM代码
- 包含对时间序列进行预测的LSTM代码，有注释(The LSTM code that contains the prediction of the time series is annotated)
wfxyz
- 混沌时间序列分析与预测工具箱,包括了混沌时间序列分析的很多方法和预测方法,()
holtwinters
- 三次指数平滑法代码,用于时间序列数据的预测，调用部分还有点问题，欢迎大家指点交流学习(Prediction of holtwinters method)
arima
- 时间序列法，通过过去数据来建立相应模型来预测未来数据(Time series, using past data to establish corresponding models to predict future data)
01第1章
- 数学建模算法与应用程序上传，灰色预测，神经网络，时间序列(Mathematical modeling algorithm and application upload, grey prediction, neural network, time series.)
04第4章
- matlabguide的实现说明中文对照时间序列差值预测(The implementation of matlabguide shows the prediction of the difference of Chinese control time series.)
wnn_forcast.m
- 用小波神经网络来对时间序列进行预测的MATLAB实例。(Wavelet neural network)
gompeta
- 这个曲线是一种常用的时间序列模型 前面写变量 后边写要预测的几个数值就OK 非常方便 欢迎下载(This curve is a commonly used time series model. It is very convenient to write some variables to be predicted.)
BP
- BP神经网络，预测时间序列的石油价格波动(BP neural network for forecasting fitting time series)
Dissertation-ARIMA_SVR-prediction-master
- 基于时间序列分析ARIMA和SVR组合模型的预测(Prediction of ARIMA and SVR combined models based on time series analysis)
灰色预测
- 灰色预测程序，通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列，采用累加和累减的方式，将灰色系统中的未知因素弱化，强化已知因素的影响程度，最后构建一个以时间为变量的连续微分方程，通过数学方法确定方程中的参数，从而实现预测目的。
近似熵源码
- 计算时间序列近似熵的代码：近似熵 近似熵值小意味着数据是可预测的，而值大意味着数据是不可预测的
小波神经网络
- 小波神经网络代码预测模型，用于时间序列的预测。(This is a source code about wnn. The code is coding by matlab 2016a and it can apply to predict someting based on time series.)