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单变量与多变量的时间序列分析方法

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简介：
本课程深入探讨了时间序列分析中的单变量及多变量模型，涵盖ARIMA、VAR等经典方法，并介绍最新研究进展。适合统计学和数据科学专业的学生学习。 本段落介绍了单变量和多变量时间序列分析的建模及定阶方法，并指出多变量时间序列也被称为向量时间序列。

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  • 单变量与多变量的时间序列分析方法
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    本课程深入探讨了时间序列分析中的单变量及多变量模型，涵盖ARIMA、VAR等经典方法，并介绍最新研究进展。适合统计学和数据科学专业的学生学习。 本段落介绍了单变量和多变量时间序列分析的建模及定阶方法，并指出多变量时间序列也被称为向量时间序列。
     
  • 时间序列分析：单变量与多变量方法（第2版）
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    《时间序列分析：单变量与多变量方法（第2版）》全面介绍了时间序列分析的基本理论和应用技巧，涵盖从基础概念到高级模型的技术细节。本书不仅深入探讨了ARIMA、季节性调整等经典技术，还扩展到了向量自回归（VAR）、状态空间模型及高频数据分析等领域，为读者提供了一个多角度理解时间序列数据的框架。无论是学术研究还是实际操作中遇到的问题，该书都能给出有力的支持 时间序列分析：单变量和多变量方法 第2版是一本专注于介绍如何使用统计模型来研究数据点随时间变化的书籍。该书详细探讨了单变量与多变量的时间序列分析技术，为读者提供了深入的理解和实用的应用技巧。
     
  • 时间序列分析：单变量与多变量方法（第2版）——魏武雄著 中文版
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    《时间序列分析：单变量与多变量方法》(第二版)由魏武雄编著，全面介绍了时间序列分析的基本理论和应用技巧，适合统计学、经济学及工程学等领域的研究人员和学生阅读。中文版为读者提供了深入理解和掌握该领域的宝贵资源。 本书是一本关于时间序列的经典教材，在我查找过的许多资料中，这本教材显得尤为生动且深刻。如果想学习时间序列相关的原理及实践知识，有空可以阅读一下这本书。
     
  • 时间分解：时间序列的分解、插值与外推方法——单变量及多变量（含或不含指标）-MATLAB开发
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    本项目提供了全面的时间序列分析工具箱，涵盖时间分解、插值和外推技术，适用于处理单变量或多变量数据。采用MATLAB环境实现高效计算。 该库提供了一套完整的MATLAB函数集，用于对时间序列进行多种技术的时间分解：无指标方法包括Boot-Feibes-Lisman、Stram-Wei及低通插值；有指标的方法则涵盖了优化（Denton）、静态模型（Chow-Lin、Fernandez 和 Litterman）、动态模型（Santos-Cardoso、Proietti）以及ARIMA 模型（Guerrero）。此外，还包含多元方法，这些方法结合了指标和横向约束，如 Denton、Rossi 和 Di Fonzo。库中还包括用于平衡的函数，例如比例调整、RAS 双重比例及 Van der Ploeg 方法，并提供了一个用Visual Basic 编写的接口，在电子表格环境中使用。 该库设计为两种用途：一是支持生产模式下定期数据编译和短期监控任务；二是供研究者深入探索结果及其内部机制。
     
  • 单变量时间序列数据集 | 时间序列预测
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    简介：本数据集专注于单变量时间序列分析与预测，提供丰富的历史观测值，适用于研究趋势、季节性变化及异常检测等应用。 需要一个单变量时间序列的公开数据集，文件格式为.csv。该数据集中包含两个字段：Datetime和AEP_MW，并且时间间隔是每小时。
     
  • 基于Matlab的Attention-GRU多变量时间序列预测方法
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    本研究提出一种结合注意力机制与门控循环单元（GRU）的新型模型，利用MATLAB实现对多变量时间序列数据的有效预测。 在Matlab 2020b环境下实现Attention-GRU多变量时间序列预测（又称为TPA-GRU，即结合了时间注意力机制的门控循环单元）。项目中包含一个数据集`data`以及主程序文件`MainAttGRUNM.m`。运行此主程序即可进行模型训练和测试；其余辅助函数以`.m`文件形式提供，并不需要单独运行。所有相关文件应放置于同一目录下。此外，还附赠了两篇关于Attention-GRU学习的参考文献。 注意：本项目需要GPU的支持才能顺利执行运算任务。
     
  • 基于PyTorch的LSTM多变量多输出时间序列预测实例分析
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    本文通过具体案例探讨了使用Python深度学习库PyTorch实现LSTM网络进行多变量和多步预测的时间序列分析方法。 使用PyTorch构建了一个简单的LSTM模型来进行多变量多输出的时间序列预测。在这个例子中，生成了多个由sinx、cosx和tanx构成的序列，并用这些数据来训练模型。具体来说，我们利用[i:i+50]的数据片段来预测第i+51个时间点上的值。这里使用的自变量是步长为0.1的等差数列。 这个程序适合初学者进行实践操作和学习使用，因为它包含了详细的注释说明，帮助理解每一步的操作逻辑和背后的原理。
     
  • 基于PyTorch的LSTM多变量多输出时间序列预测实例分析
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    本文通过具体案例深入探讨了利用PyTorch框架下的LSTM模型进行复杂多变量、多输出的时间序列预测方法，并提供了详细的代码和实验结果。 使用PyTorch构建了一个简单的LSTM模型来进行多变量、多输出的时间序列预测。生成了多个由sinx、cosx和tanx构成的序列，并利用这些数据进行训练，具体来说是用[i:i+50]的数据来预测第i+51个数据点。这里的x是一个步长为0.1的等差数列。 这个程序适合初学者研究使用，代码中添加了详细的注释以帮助理解每个步骤的具体作用和意义。
     
  • 基于PyTorch的LSTM多变量多输出时间序列预测实例分析
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    本文章详细探讨了利用PyTorch框架实现LSTM模型进行多变量、多步长的时间序列预测。文中提供了具体的代码示例和详细的参数配置，帮助读者理解和实践这一技术。适合对深度学习与时间序列预测感兴趣的开发者阅读研究。 使用PyTorch搭建了一个简单的LSTM模型来进行多变量多输出的时间序列预测。生成了多个由sinx、cosx和tanx构成的序列，并利用[i:i+50]的数据来预测[i+51]处的数据。其中，x是一个步长为0.1的等差数列。
     
  • 128个单变量时间序列的UCR数据集
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    此简介介绍了一个包含128个单变量时间序列的数据集，该数据集遵循UCR（University of California Riverside）格式，广泛应用于时间序列分析与机器学习研究。 128个单变量时间序列数据的UCR数据集可以用于进行时间序列分类等任务，包含多种类型的单变量时间序列数据。解压密码为attempttoclassify或someone。