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RBF
- matlab格式源代码。功能：径向基神经网络算法源码和应用于时间序列模型建立和预测问题。-matlab source code format. Function: RBF neural network algorithm source code and applies to time-series model and prediction of the problem.
matlabARMA
- 在matlab下时间序列分析ARMA模型的建立和预测程序ARMA-Under the matlab time series analysis and forecasting ARMA model procedures for ARMA
AR
- 使用时间序列分析AR方法对油价进行分析，以及预测。采用BIC准则进行判阶，最小二乘法进行参数估计-AR time series analysis using the method of price analysis and forecasting. BIC criteria used sentence order, the least square method for parameter estimation
gasanfis
- 使用自适应神经模糊推理系统的方法预测时间序列-The use of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Time Series
zhishu
- 指数平滑法是对时间序列进行预测常用的方法之一,其理论基础是趋势外延，即未来一定时期内事物在数量上的演变特征不脱离过去的发展趋势,预测值是以前所有观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权数,越近期数据给予越大的权数,越远期的数据给予越小的权数。-Exponential smoothing method is commonly used to predict the time series one of the ways, the theoretical basis of the trend of
time_series
- 用时间序列法进行预测，模型为ARMI模型-Time series method used to predict, model for model ARMI
svm
- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科-Support vector machine
ARtesting
- 在MATLAB平台，利用AR模型对时间序列进行预测，采用ar()函数编程-In the MATLAB platform, the use of AR time series model to predict, using ar () function programming
ElmanRnn
- Elman递归神经网络对时间序列的预测代码，做的效果还行，仅供参考-Elman recurrent neural network for time series prediction code, do the results were OK for reference purposes only
Based_on_the_maximum_Lyapunov_exponent_of_the_chao
- 基于最大李亚普诺夫指数的改进混沌时间序列预测的方法-Based on the maximum Lyapunov exponent of the improved chaotic time series prediction methods
TSregressionforecasting
- 时间序列工具箱，包含大量回归与预测函数以及实例-Time Series Regression and Forecasting
simulation
- 时间序列的预测及中间状态，包括误差检测以及其和中间状态的关系-representation of status
4Chaos_Prediction
- 关于混沌时间序列的预测工具箱，可以方便各行各业人员预测-chaotic predictability
suijixingshijianxulieyuce
- 随机型时间序列预测法PPT讲义，讲解比较详细，需要的朋友可以-Then type time series forecasting method PPT handouts to explain in more detail, you need friends can see
ARMA时间序列预测工具箱
- 可以和matlab联合应用的时间arma预测工具箱，可对时间序列进行预测，以及对经典时间序列谱估计算法进行仿真。包括图形界面和说明文档。
spark-timeSeries
- 采用ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）+三次指数平滑法(Holt-Winters)，用scala语言实现的在spark平台运行的分布式时间序列预测算法(Using the ARIMA model (autoregressive integral moving average model) + Holt-Winters (Holt-Winters), using scala language to achieve the spark platform to run the distribut
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
- 本文采用小波神经网络进行交通流量预测，短时交通流量存在随机性和非线性因素，影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点，同时传统神经网络易陷入局部极小值，泛化能力差，交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度，提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析，并进行非线性预测，验证了模型的有效性，进行了对比试验。验证结果表明，小波神经网络提高了短时交通流量预精度，预测结果更具应用价值。(In this paper, wavel
LSTM时间序列预测
- 本代码采用python语言编写的的一个LSTM时间序列来预测销量(This code uses a LSTM time series written in Python language to predict sales)
LSTM程序
- 基于LSTM的时间序列预测-原理-python代码(Prediction of time series based on LSTM - principles -python code)
scmt.m
- 用PSO-BPNN算法对时间序列数据进行拟合并预测未来一段时间数据(Using pso-bpnn algorithm to predict the future time series data)