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08神经网络逼近股票收盘均价2
- python演示神经网络来逼近股价走势的预测，基于时间序列的预测(Python demonstrates neural network to approximate the prediction of stock price trend, based on time series prediction)
gp
- 采用高斯算法对高边坡变形时间序列进行预测(Prediction of High Slope Deformation Time Series Using Gauss Algorithms)
R
- 金融时间序列分析上证指数的GARCH模型R语言代码，可用于研究股票的波动性和预测。(The GARCH model R language code of the Shanghai Stock Exchange Index for financial time series analysis can be used to study the volatility and prediction of stocks.)
Vector NTI Advance11
- vector nti 破解版在生物数据分析上的使用是非常广泛的，其提供的四个分析模块可以针对DNA、限制酶、引物分析、蛋白质等类型的生物数据进行详细模拟和演化分析，您可以将自己的实验数据加载到软件中，创建一个可以持续分析的实验模拟过程，在不同的实验阶段输入得到的数据，通过掌控数据参数的方式让分子不断进化，从而对未来的生物数据进行预测和判断分析；vector nti advance在序列对比、蛋白质研究、基因分析等方面也是可以使用的，为生物学研究人士提供一个可以计算的实验平台。
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
财务数据机器学习案例
- 用序列模型建立的简单的财务数据预测，python实现，内含代码和测试数据(A simple financial data forecast based on sequence model, implemented in Python, with code and test data included)
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.)
SOM_BP
- BP神经网络进行回归预测分析，从表格中读取数据，进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
金融数据处理
- 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。(Time series analysis is a theory and method to establish mathematical model by c
1D-CNN
- 1D-CNN的模型、训练与预测。用于时间序列的一种信号处理。(the model of 1D-CNN with trainning and prediction)
Matlab-AR模型
- 时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素， 然后综合这些因素， 提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。(Time-Series Analysis model)
AR自回归模型
- 这是基于MATLAB软件的自回归模型，主要用来模拟预测时间序列，该程序同时可实现输出模型模拟结果等功能。