搜索资源列表
guanliandu
- 是计算关联度的软件，调试过，可以执行。对学习时间序列预测很有意义-Is to calculate correlation software, debugging, you can perform. Time series prediction is very meaningful to learn
bp
- 可以采用神经网络对时间序列进行预测，具有较好的效果-The neural network can be used to predict the time series, which has better effect.
HPI-PREDICT
- 房价指数预测HPI，用时间序列ARMA模型预测房价-HPI forecast
hctsa-master
- matlab，时间序列分析，分类，数据挖掘，聚类-time series classification
holt_winters
- holt-winters 三次指数平滑算法,时间序列预测算法，带测试数据及Demo-Triple Order Exponential Smoothing, Holt-Winters algorithm, time series prediction algorithm with test data and Demo
time-sequence
- 数据挖掘，时间序列分析算法的实现和应用，python语言开发-data miniing
Wind-Speed-Combined-Prediction
- 针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。-In order to improve short-term wind speed pr
Arch Model
- 金融时间序列分析 1. 采用Pandas从Yahoo网上下载上市公司的5到10年的日收盘数据，上证指数的日收盘数据。 2. 计算上市公司和上证指数的收益率， 3. 针对上市公司收益率进行ARMA建模，确定P和q，并对残差进行分析，最后向前预测多期，显示预测图。 4. 针对上市公司收益率进行ARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。 5. 针对上市公司收益率进行GARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。(use Arch Model to ananlyse
《小白学SAS》书中配套程序
- SAS 学习初学者入门，经典程序汇编，包括数据操作，数据挖掘等操作(SAS learning beginner entry, classic program compilation, including data manipulation, data mining and other operations)
OpenTSTOOL
- 时间序列处理工具箱，大量丰富的处理函数，可供选择。(Time series processing toolbox, a large number of processing functions, available for selection.)
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.)
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,()
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)
11560948
- 数据挖掘中的重要算法：自回归滑动平均时间序列算法,用于时序数据挖掘()
DTW
- 时间序列的动态时间规整python算法，用于对不同长度的两个时间序列进行等长处理(Time-series dynamic time warping python algorithm for equal length processing of two time sequences of different lengths.)
MF-DFA-master
- 多重分形去趋势波动分析法，用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。(Multifractal detrended fluctuation analysis)
多重分形去趋势波动分析模型
- 用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析的多重分形去趋势交叉相关模型，整合了多重分形去趋势交叉相关系数于其中(A multifractal de-trend cross-correlation model for multifractal cross-correlation analysis of different time series is proposed, in which multifractal de-trend cross-correlation coefficients are
时间序列分析及应用第一章习题答案
- 时间序列分析及应用第一章习题答案 R语言代码
时间序列分析及应用第二章习题答案
- 时间序列分析及应用第二章习题答案 R语言
Chaotic Systems Toolbox
- 这个工具箱包含一组函数，可以用来模拟一些最著名的混沌系统，其为相空间重构、模拟时间序列的线性特性、尺寸和噪声估计以及降噪提供了额外的功能。(This toolbox contains a set of functions which can be used to simulate some of the most known chaotic systems, such as: - The Henon map - The Ikeda map - The Logistic map - The