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时间序列分析与MATLAB的运用。

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简介：
通过对时间序列数据的分析，可以提取出其中蕴含的规律和趋势。本资源提供时间序列分析的方法，并着重介绍了其在MATLAB环境中的具体实现。MATLAB实现的时间序列分析，旨在为用户提供一种便捷高效的工具，用于处理和理解时间序列数据，从而更好地进行预测和决策。

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  • 时间序列分析：运用SARIMA与LSTM模型
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    本课程聚焦于时间序列预测技术，深入探讨并实践SARIMA及LSTM两种核心算法的应用，旨在提升学员在复杂数据模式识别和未来趋势预测方面的能力。 为了预测2018年前六个月的建筑钢材价格，我们调查了从2008年到2017年的钢铁历史价格数据以确定其特征。由于这些价格显示出季节性变化，因此使用时间序列预测方法SARIMA（通过AutoARIMA软件包实现）进行了预测分析。此外，还对钢筋、玻璃、混凝土和胶合板的价格进行了调查研究。 除了进行价格预测之外，我们还执行了异常检测以确保数据的准确性与可靠性。采用主成分分析(PCA)以及K均值聚类方法来识别并处理潜在的数据异常情况。
     
  • 时间序列分析：用Python实现实用的时间序列分析-源码
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    本资源提供使用Python进行时间序列分析的实用教程及源代码，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合数据分析爱好者和技术从业者学习参考。 我的教授推荐了一本关于时间序列分析的书给我阅读。昨天我读了这本书以及另一本书《》。两本书各有千秋，《前者》内容更先进一些，并提供了一些新颖的观点，而后者则是中级水平，包含了一些实际的例子，尽管这些例子有些简单化且效果一般。虽然它涵盖了很多主题并且交替使用R和Python语言进行介绍，但我个人偏好Python。我将继续用Python学习时间序列分析的相关知识。 然而，本课程主要使用R编程语言，并要求我在掌握并应用R的过程中进一步学习。不过我已经计划为这门课制作一份基于Python的注解版本来辅助理解与实践。 此外，《》这本书很少涉及最新的TS模型和方法（2017），因此在阅读时需要注意其内容可能不够前沿。 时间序列分析包括以下章节： - 第一章：不同类型的数据 - 横截面数据、时间序列数据及面板数据的介绍； - 时间序列内部结构，如总体趋势、季节性变动等； - 序列图与子系列剧情展示； - 多箱图和周期变化分析； - 第二章：了解时间序列数据 - 自相关性和部分自相关的概念； 以上便是对原文内容的重写。
     
  • 时间序列分析中Matlab的应用.pptx
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    本PPT探讨了在时间序列分析领域使用MATLAB软件的各种方法和应用。通过实例展示了如何利用该工具进行数据预处理、模型建立及预测分析等，旨在帮助学习者掌握基于MATLAB的时间序列研究技巧。 Matlab在时间序列分析中的应用.pptx展示了如何使用MATLAB进行时间序列数据的分析与建模。文档内容涵盖了从基础的时间序列处理到高级预测模型的应用，旨在帮助用户掌握利用MATLAB工具箱来解决实际问题的方法和技巧。
     
  • MATLAB时间序列分析代码
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    这段MATLAB时间序列分析代码提供了全面的时间序列建模工具，包括数据预处理、模型拟合及预测功能，适用于科研与工程领域。 该代码用于MATLAB的时间序列分析，可以直接使用。需要输入的数据包括已知数据及预测数据等等。
     
  • 时间序列的分析
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    时间序列分析是统计学中用于研究数据点随时间排序形成的时间序列的方法。它通过识别趋势、季节性变化和周期模式来预测未来值，广泛应用于经济学、金融学、气象学等多个领域。 时间序列分析通过使用时序模型来预测和控制现象的未来行为。
     
  • 金融时间序列分析与建模中MATLAB的应用
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    本书聚焦于利用MATLAB进行金融时间序列的数据处理、模型构建及预测分析，旨在为读者提供金融数据分析的强大工具和方法。 MATLAB 是一种优秀的数学计算工具，本段落将阐述并举例说明如何利用 MATLAB 对金融时间序列进行分析及建模。
     
  • MATLAB时间序列分析的代码.rar
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    该资源为一个压缩文件，内含使用MATLAB进行时间序列分析的相关代码示例。适用于科研与工程中的数据处理和预测建模学习。 这段文字描述了一个用于Matlab的时间序列分析代码。该代码可以直接使用，并需要输入已知数据及预测数据等相关内容。
     
  • MATLAB环境下的时间序列分析
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    本课程聚焦于在MATLAB环境下进行时间序列分析的方法与应用。通过结合理论讲解和实践操作，深入探讨模型构建、参数估计及预测技术，助力学习者掌握高效的数据处理技能。 时间序列分析及其在MATLAB中的实现探讨了如何使用MATLAB进行时间序列数据分析的方法和技术。
     
  • MATLAB环境下的时间序列分析
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    本课程聚焦于利用MATLAB进行时间序列数据分析，涵盖模型构建、参数估计及预测等内容，旨在帮助学生掌握基于MATLAB的时间序列处理技能。 时间序列分析及其在MATLAB中的实现方法。
     
  • TRENTOOL 3.3 - 传递熵与Matlab的时间序列分析
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    TRENTOOL 3.3是一款专为时间序列分析设计的MATLAB工具箱，特别擅长于计算传递熵。它提供了一套全面的功能来研究复杂系统的因果关系和信息流。 传递熵的MATLAB工具包用于计算时间序列的传递熵。