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MATLAB代码sqrt-ICSS：利用ICSS算法识别时间序列中的方差变化点

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简介：
这段MATLAB代码实现了基于ICSS算法来检测时间序列中方差的变化点，有助于分析和理解数据中波动性结构的变化。 Matlab代码sqrtICSS通过迭代累积平方和（ICSS）算法检测时间序列的方差变化点。该方法使用累加平方和来追溯检测方差的变化。 示例： ```matlab clear; clc; D_star = 1.358; global a cp num_of_cp; a = randn(700, 1); a(391:517) = a(391:517) * sqrt(0.365); a(518:700) = a(518:700) * sqrt(1.033); num_of_cp = 0; cp = []; cpt_var(D_star); ```

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  • MATLAB代码sqrt-ICSS：利用ICSS算法识别时间序列中的方差变化点
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    这段MATLAB代码实现了基于ICSS算法来检测时间序列中方差的变化点，有助于分析和理解数据中波动性结构的变化。 Matlab代码sqrtICSS通过迭代累积平方和（ICSS）算法检测时间序列的方差变化点。该方法使用累加平方和来追溯检测方差的变化。 示例： ```matlab clear; clc; D_star = 1.358; global a cp num_of_cp; a = randn(700, 1); a(391:517) = a(391:517) * sqrt(0.365); a(518:700) = a(518:700) * sqrt(1.033); num_of_cp = 0; cp = []; cpt_var(D_star); ```
     
  • ICSS变化点检测方法.rar
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    本资源为ICSS变化点检测方法相关材料，包含变化点检测算法介绍及应用实例，适用于信号处理和时间序列分析研究。 使用ICSS方法检测时间序列的结构突变点，以此来判断时间序列是否发生结构变化。
     
  • 时间序列异常检测：利用含LSTM单元及自动编码器的RNN识别时间序列中的异常数据点的方法...
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    本研究提出一种结合LSTM和自动编码器的RNN模型，有效检测时间序列中异常数据点，提升数据分析准确性和可靠性。 Time_Series_Anomaly_Detection：使用带有LSTM单元和自动编码器的RNN检测时间序列中异常数据点的案例研究。
     
  • MATLAB中的时间序列代码
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    本资源提供了一套详细的MATLAB程序代码，用于分析和处理时间序列数据。涵盖了从基础的数据导入、预处理到高级的时间序列建模与预测技术。适合数据分析人员及研究人员学习使用。 我编写了一些关于时间序列的小程序，并打算与大家分享。这些程序主要是几个函数，都比较基础化。每个文件的功能如下： - GenARMA: 根据给定的ARMA参数、白噪声参数、生成个数及初始值来创建一个ARMA抽样序列。 - sampleACF: 给定时间序列和所需自协方差函数阶数后，返回相应的自协方差函数结果。 - VARrep: 将给定的ARMA过程参数转换为对应的向量自回归Vector AR(1) 参数。 - Lyapunov: 这是Sargent书中提供的一个程序，用于求解李雅普诺夫方程的结果，在popuACF中使用。 - isStationary: 根据给定的ARMA过程参数判断该过程是否平稳。
     
  • MATLAB分时代码-RBEAST：贝叶斯变化点检测与时间序列分解
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    RBEAST是基于MATLAB开发的一款工具箱，用于执行贝叶斯变化点检测及时间序列分解。该方法能够有效识别时间序列中的关键变化点，并进行精确的时间序列分析和建模。 时间序列数据的解释受到模型选择的影响。对于同一组数据，不同的模型可能会给出不同甚至矛盾的结果、趋势及机制估计。“BEAST”（变化点检测与时间序列分解的贝叶斯合奏算法）通过引入一种新的方法来减轻这一局限性：它不再追求单一“最佳模型”，而是采用贝叶斯模型平均方案将所有竞争性的模型纳入推理过程，以此改进时间序列的分解。这种灵活的方法可以用于识别时序数据中的突发变化（如变动点）、周期性波动（例如季节性变化）和非线性趋势。 BEAST不仅能确定何时发生了改变，还能量化这些改变发生的可能性；它不仅能够检测分段线性的趋势模式，还可以捕捉到任意的非线性趋势。该算法适用于各种实值时间序列数据，在遥感、经济学、气候科学、生态学及水文学等领域有广泛应用案例。例如，BEAST可用于识别生态系统中的政权转换现象，通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，并检测经济数据里的市场动向；它还可以帮助在气候记录中发现异常与极端事件，以及揭示生物数据的系统动态变化。 有关“BEAST”算法的具体信息可以进一步查阅相关文献。
     
  • Matlab中的TSSA存档算法代码：时间序列分割算法
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    本段代码实现了一种在MATLAB环境下运行的时间序列分割算法（TSSA）存档方法。该算法旨在优化和分析时间序列数据，适用于模式识别与预测等领域。 在MATLAB中实现的艾尔娜·TSSAAYRNATSSA（时间序列分割算法）是一组集成多种时间序列分割方法的代码集合。它通过国际期刊和会议上的几篇出版物得以发展和完善。时间序列分割有两个主要目标：一是发现不同片段之间的相似性，二是简化时间序列，即使用简单的模型来描述这些片段。AYRNATSSA包含了一系列算法，可以单独或同时实现这两个目标。 该软件根据GNU通用公共许可证v3.0发布。查看存储库中提供的许可文档和相关文件的标题以获取版权信息。 如果您使用了AYRNATSSA中的任何代码或算法，请引用相应文件顶部列出的作品。例如，如果使用了GMOTSS（遗传多目标时间序列分割）算法，则应在标头部分注明如下： % GMOTSS Genetic Multiobjective Timeseries segmentation [1] % % GMOTSS methods: % runAlgorithm - runs the corresponding algorithm
     
  • 利用麻雀搜索算法优化LSTM的时间序列预测方法及代码说明
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    本研究运用麻雀搜索算法优化长短期记忆网络（LSTM），提升时间序列预测精度，并提供详尽代码指南。 该代码使用MATLAB编写，并包含详细注释。所有函数均已封装完成，可以直接运行。通过运行主函数可以比较LSTM基础模型与麻雀搜索算法优化后的LSTM模型的性能。
     
  • 贝叶斯变化点检测及时间序列分解算法
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    本研究探讨了贝叶斯框架下的变化点检测技术及其在时间序列数据分解中的应用，旨在识别和分析复杂数据集中的模式与结构。 贝叶斯变化点检测与时间序列分解是一种算法，用于识别数据中的关键转折点并将时间序列拆分为趋势、季节性和突变部分。由于模型选择的不同，同一组时间序列数据可能会被不同的模式解释为具有不同甚至矛盾的趋势和机制。这种限制可以通过使用本软件包提供的贝叶斯估计来缓解，该方法可以同时考虑变化（突变）、周期性变化（如季节）以及非线性的趋势。 BEAST算法通过放弃单一最佳模型的概念，并采用贝叶斯平均方案将所有竞争的模型纳入分析中，从而改进了时间序列分解。它是一种灵活的方法，能够揭示数据中的突然改变、周期模式和任意复杂的趋势。此外，该工具不仅能确定变化发生的时间点，还能量化这些变更实际发生的可能性。 BEAST不仅适用于识别线性分段的趋势，还支持检测更复杂非线性的趋势，并且在多个领域中都有应用潜力，包括遥感、金融分析、公共卫生研究、经济学、气候科学以及生态学和水文学等。例如，在生态保护方面可以用来确定生态系统的变化；利用卫星图像来绘制森林干扰或土地退化的地图；识别经济数据中的市场走向变化；或者用于发现气候变化下的异常情况及极端事件，并揭示生物系统内部的动力机制。
     
  • 基于启发式分割的非平稳时间序列突变点检测算法（附MATLAB代码）.zip_75U_平稳序列_时间序列_突变检测_matlab
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    本资源提供一种用于识别非平稳时间序列中突变点的高效算法，结合了启发式分割技术，并包含详细的MATLAB实现代码。适用于学术研究及工程应用。关键词包括平稳序列分析、时间序列处理和突变点检测等。 处理非平稳时间序列的方法及其在MATLAB中的实现。
     
  • 多变量子空间识别：MOESP算法的应用：利用MOESP方法进行子空间识别...
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    本文探讨了利用MOESP（多入多出递归投影）算法在复杂系统中的子空间识别应用，特别关注于其在动态变化的量子环境下的效能与适应性。通过详细分析，展现了该技术在处理高维度、非线性数据集时的优势，并讨论了其在未来量子信息科学和技术领域的潜在价值和挑战。 这是一个用于识别多变量子空间的小而强大的工具。它采用了所谓的多变量输出错误状态空间算法，并利用嵌套函数技术分两步进行操作。主函数会根据输入和输出数据返回一个得分向量，此得分向量帮助用户确定模型的适当顺序。随后，通过调用由主函数提供的句柄（即特定的子功能），按照选定的序列获得所需的状态空间矩阵。此外，该工具包含了一个示例来展示其使用方法。