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Matlab导入Excel代码-时间序列(TimeSeries)

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简介：
本教程提供详细的步骤和示例代码，展示如何使用MATLAB读取并处理来自Excel文件的时间序列数据。适合数据分析与科学计算入门者学习。 在数据目录中提供了实验所需的所有数据以及MATLAB Simulink的数据生成器来生成机电工程数据。cute.py文件包含了一些方法，用于比较我们的方法与其他方法的性能。granger.py文件则包含了进行Granger因果关系测试的方法。Util.py提供了一系列将在DISC和实验过程中使用的功能函数。Disc.py中实现了DISC的核心算法。 此外，在synthesis_data_test.py和real_data_test.py这两个脚本分别提供了合成数据与实际数据下的测试结果分析。 在Composite_data_test.py文件里，包含了以下主要的代码实现： - time_window()：处理时间窗口内的相关操作。 - time_weighted()：进行加权的时间序列处理。 - time_weighted_window()：结合了时间和权重因素对特定时间段的数据进行计算和分析。 为了验证编码方法的有效性，在Composite_data_test.py中还设有以下测试函数： - test_causality_consistency()：检验因果关系的一致性和稳定性； - test_no_causality_consistency()：评估在无明确因果联系的情况下，算法的可靠度。

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  • Matlab导入Excel代码-时间序列(TimeSeries)
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    本教程提供详细的步骤和示例代码，展示如何使用MATLAB读取并处理来自Excel文件的时间序列数据。适合数据分析与科学计算入门者学习。 在数据目录中提供了实验所需的所有数据以及MATLAB Simulink的数据生成器来生成机电工程数据。cute.py文件包含了一些方法，用于比较我们的方法与其他方法的性能。granger.py文件则包含了进行Granger因果关系测试的方法。Util.py提供了一系列将在DISC和实验过程中使用的功能函数。Disc.py中实现了DISC的核心算法。 此外，在synthesis_data_test.py和real_data_test.py这两个脚本分别提供了合成数据与实际数据下的测试结果分析。 在Composite_data_test.py文件里，包含了以下主要的代码实现： - time_window()：处理时间窗口内的相关操作。 - time_weighted()：进行加权的时间序列处理。 - time_weighted_window()：结合了时间和权重因素对特定时间段的数据进行计算和分析。 为了验证编码方法的有效性，在Composite_data_test.py中还设有以下测试函数： - test_causality_consistency()：检验因果关系的一致性和稳定性； - test_no_causality_consistency()：评估在无明确因果联系的情况下，算法的可靠度。
     
  • Matlab导入Excel代码-截面面积分析时间序列：MATLAB...
    优质
    本项目通过MATLAB编写代码从Excel文件中读取数据，并进行截面面积的时间序列分析。适用于工程、科研等领域数据处理与可视化需求。 MATLAB代码用于导入Excel文件中的河岸和水位深度的xy坐标数据，并将时间作为函数进行处理。该代码每10分钟采样一次。它计算每个水位深度下的截面积，然后将日期/时间、水位深度以及对应于不同水位深度的截面积写入Excel中。
     
  • MATLAB时间序列编程代码
    优质
    本资源提供一系列针对时间序列分析的MATLAB编程代码，涵盖数据预处理、模型建立与预测等多个方面，适用于科研及工程实践。 文件内包含数据、代码以及相关解释。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的时间序列代码
    优质
    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。
     
  • 时间序列预测的MATLAB代码
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    本资源提供了一系列用于执行时间序列预测任务的MATLAB代码。涵盖多种算法和模型，适合数据分析与机器学习初学者及专业人士使用。 举例说明了如何进行序列的建模预测，并详细列出了原代码。
     
  • Matlab导入Excel代码-主程序: 主要的
    优质
    本段代码提供了在MATLAB中读取和处理Excel文件的主要程序。通过简洁高效的函数调用，实现数据的快速导入与分析。 我在编写代码方面已有大约20年的经验，最初主要是出于个人兴趣爱好。然而最近几年我发现这些技能在攻读博士学位的过程中发挥了重要作用。目前我所维护的大多数源码仓库都是为了娱乐或辅助之前课程学习而创建，并不能完全反映我的知识范围。 我对Python和C++具有深入的理解，同时熟悉Fortran、Matlab以及VBA等编程语言；此外还掌握了一些Shell脚本及SQL的相关技能。每当等待实验结果返回以进行分析时，我会利用这段时间帮助他人学会编写代码或优化他们的程序逻辑结构。 目前我正在尽可能多地学习密码学和网络安全方面的知识，因为自上次深入研究这些领域以来（至少十年以前），这一领域的技术和理论已经发生了许多变化和发展。 以下是几个相关的项目： - AlienInvasion：这是一个用Python编写的有趣游戏。 - 带状特征：该项目用于从程序生成的数据中定义晶体结构的带状，并采用s，p，d和f轨道获得的各种特征量进行建模与仿真。
     
  • 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中的时间序列预测代码
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    本段代码展示了如何使用MATLAB进行时间序列数据的预测分析。通过应用ARIMA模型及其他高级统计方法，实现对未来趋势的有效预测。 时间序列预测是机器学习中的一个重要任务，旨在根据历史数据来预测未来的事件。Matlab是一款强大的软件工具，在科学计算、数据分析以及机器学习领域被广泛使用。本段落将介绍如何在Matlab中实现时间序列的预测，并详细解析相关代码。 **一、时间序列预测简介** 时间序列预测可以应用于股票市场分析、气候学研究和交通流量估计等多个领域。常见的方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）、神经网络及Prophet等算法。 **二、使用Matlab进行时间序列预测** 1. **导入数据** ```matlab data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 这里可以替换为实际的时间序列数据 ``` 2. **创建ARIMA模型** ARIMA模型包含三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。在下面的例子中，我们将设置p、d和q的值分别为1。 ```matlab p = 1; % 自回归阶数 d = 1; % 差分阶数 q = 1; % 移动平均阶数 model = arima(data, p, d, q); ``` 3. **拟合模型** 使用`stepfit()`函数进行ARIMA模型的参数估计。 ```matlab [fittedModel, stats] = stepfit(model); ``` 4. **预测未来值** 根据已知的数据，我们可以用这个模型来预测接下来的时间点上的数据。例如，我们设定n为5，则将对未来五个时间点进行估计。 ```matlab n = 5; % 预测未来5个时间点的数值 forecast = forecast(fittedModel, n); ``` 5. **绘制预测结果** 我们可以通过图形化的方式展示原始数据和模型预测的数据对比情况。 ```matlab plot(data); hold on; plot(forecast,r); legend(实际值, 预测值); xlabel(时间点); ylabel(数值); title(ARIMA时间序列预测结果); ``` **三、结论** 通过上述步骤，我们使用Matlab实现了基于ARIMA模型的时间序列预测。这种方法在许多领域都有广泛的应用前景，并能帮助研究者更好地理解和利用历史数据对未来进行科学的预测分析。
     
  • ARIMA时间序列模型与MATLAB代码.zip
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    该资源包含关于ARIMA（自回归整合移动平均）时间序列模型的详细介绍及其在MATLAB中的实现代码。适合需要进行时间序列预测和分析的研究者或学生使用。 资源浏览查阅195次。时间序列预测建模讲解及MATLAB程序实现代码包括ARIMA模型的建立等内容。更多下载资源、学习资料请访问文库频道。（注：此处仅保留了内容描述，去除了具体链接地址）由于要求去掉特定信息且未提及联系方式等额外删除项，在此重写中只呈现核心内容说明部分，不再包含任何网址或联系详情。