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结果分析演示系统
- 用BP神经网络程序模拟销售预测，能对销售数据进行时间序列预测，采用VC实现-BP neural network simulation sales forecasts, sales data can be right for time series prediction, using VC
时间序列分析VC源码
- 时间序列分析，分析序列是否是 白色噪声，分析相关性，可以进一步判断序列的相关和自相关-time series analysis, whether the sequence is white noise, correlation analysis, further sequence of judgment and autocorrelation
Chaos_Prediction
- 混沌时间序列分析与预测源代码。具有产生混沌时间序列，求时延，求嵌入维，求关联维，求K熵，求Lyapunov指数谱，求二进制图形的盒子维和广义维，求时间序列的盒子维和广义维，混沌时间序列预测等项功能。
Matlab
- 基于Matlab的时间序列分析和动态数据建模 论文一篇 需要用CAJViewer查看-Matlab-based time series analysis and dynamic data modeling papers CAJViewer see a need to use
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
prediciton
- 多维时间序列分析_电力负荷预测 详细说明了自己的model和算法-Multi-dimensional time series analysis _ Power Load Forecasting
shijianxulie
- 时间序列的时频特性分析研究时间序列的傅里叶变换及逆变换，快速梅林变换及逆变换，短时离散傅里叶变换，得到瞬时频率。 研究时间序列的Born–Jondan时频分布图，Butterworth时频分布图，Choi–Williams时频分布图，得到瞬时频率。 -Time series analysis of time-frequency characteristics of time series of Fourier transform and inverse transform, the fa
time_series_analysis
- 麻省理工大学的时间序列分析课程讲义。讲义详细介绍了时间序列分析的相关背景、数学模型及应用的知识，是非常不错的时间序列分析的资料-Time Series Analysis MIT course notes. Lecture details the background time series analysis, mathematical models and application of knowledge, is a very good time series data
finance
- 针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出 一种金融时间序列模式快速发现算法. 与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等 方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后, 可以用于金融时间序列的分析与预测. 以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性-Financial time series analysis for rapid prediction of trend-oriented feat
lab432
- Matlab动力系统和时间序列分析工具箱:这个工具箱用来分析动力系统和时间序列，它可以定制为：常微分方程、随机微分方程。所有分析的方法被封装在工具箱中，你可以通过命令行或GUI来调用。包含的功能： ODE常微分方程, SDE随机微分方程和map integration 分析时间序列，过滤、归一化/均衡化、直方图、2D直方图、ACF, MAI, FFT,最大lyapunov指数计算、模式识别。 动力系统分析：创建Poincare截面、分岔图、计算lyapunov指数。-The kit us
timeseriesanalyzer
- Matlab下面的时间序列分析程序， 将小波分析与神经网路相结合，实现对未来的预测。-Matlab time series analyzer using network and wavelet
Data-analysis-of-the-application
- 把时间序列分析的方法和理论引入业务监控中。本文的创新点 在于利用AR州人模型建模前，通过孤立点和变点检测对数据做预处理， 先用控制图法去除孤立点，然后用变点检测的方法定位变点，最后对变 点前后的时间序列分段预测，从而提高了预测的准确度和可信度 -Time series analysis methods and theoretical introduction of the service monitoring. Innovation of this paper is to use
ArToolBox
- AR建模工具箱 - ArToolBox,用于时间序列分析和应用，方便且规范的代码，易于使用。-The AR modeling toolbox- ArToolBox, for time series analysis and applications, convenient and standardized code, easy to use.
mathematical-model-15
- matlab数学建模中的15个模型的算法讲解与举例，包括灰色预测、灰色关联分析、主成分分析法、模糊聚类分析、随机模拟、多元回归模型、正交试验设计、图论、目标规划模型、马尔可夫预测方法、时间序列分析、模糊综合评价模型、层次分析模型、模糊数学方法、模拟退火算法。-15 model matlab mathematical modeling method to explain with examples, including the gray prediction, gray correlation a
Time-series-neural-network
- 运用神经网络与时间序列分析对风电功率进行预测的一个matlab程序。-Using neural network and time series analysis forecast wind power
matlabcode
- 我2011年全国大学生电工数学建模一等奖论文，里面提出了三种方法来对风电功率的预测，分别是灰色预测、时间序列分析、神经网络。而本文最重要的一个创新点就是加入了一个反馈控制系统 很好地控制了预测精度，maltab代码也已经附在后面了,单独的程序也整理出来了，都是很好的学习资料-And this is the one of the most important innovations have joined a feedback control system to control the predi
Finding_structure_in_time
- 采用RNN的模型进行时间序列分析，对于RNN感兴趣的同学很有帮助-using recurrent neural network to solve time series analysis problem.
基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真
- 对ARMA时间序列模型在matlab上进行仿真实现。(The ARMA time series model is simulated on matlab.)
多元时间序列建模分析
- 对于多元的时间序列进行建模分析，基于matlab仿真实现。(Modeling and analysis of multivariate time series are implemented based on MATLAB simulation.)
python实现分段线性表示
- 按照自顶向下和自底向上分析时间序列趋势和转折点(Found the turning point from bottom to the top and from top to the bottom)