在Matlab中编写代码以进行时间序列分析 - OpenBDLM: 贝叶斯动态线性模型

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简介：
本项目介绍如何使用MATLAB编写代码来执行贝叶斯动态线性模型（BDLM）的时间序列分析，适用于数据预测和建模。 OpenBDLM是Matlab的一个开源软件工具包，专门用于通过贝叶斯动态线性模型进行时间序列分析。它适用于处理时间步长为一小时或更长时间的时间序列数据，并能够同时管理多个此类数据集以解释、监控和预测其长期行为。该方法利用隐藏状态变量的叠加来对原始时间序列建模，这些隐藏状态包括描述基线、外部影响以及残差的部分。此外，OpenBDLM还配备了一个异常检测工具，在一个完全概率框架内工作，能够识别出数据中的异常情况。它还能处理缺失的数据和非均匀的时间步长。为了使用这个软件包进行结构健康监测等相关研究，用户需要在本地计算机上安装并运行该程序。具体步骤包括下载解压ZIP文件或克隆git存储库到指定的文件夹中，并确保已正确配置了Matlab（版本2016a及以上）以及统计和机器学习工具箱。通过遵循这些指导说明，研究者可以利用OpenBDLM进行深入的时间序列分析工作。

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在Matlab中编写代码以进行时间序列分析 - OpenBDLM: 贝叶斯动态线性模型

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本项目介绍如何使用MATLAB编写代码来执行贝叶斯动态线性模型（BDLM）的时间序列分析，适用于数据预测和建模。 OpenBDLM是Matlab的一个开源软件工具包，专门用于通过贝叶斯动态线性模型进行时间序列分析。它适用于处理时间步长为一小时或更长时间的时间序列数据，并能够同时管理多个此类数据集以解释、监控和预测其长期行为。该方法利用隐藏状态变量的叠加来对原始时间序列建模，这些隐藏状态包括描述基线、外部影响以及残差的部分。此外，OpenBDLM还配备了一个异常检测工具，在一个完全概率框架内工作，能够识别出数据中的异常情况。它还能处理缺失的数据和非均匀的时间步长。为了使用这个软件包进行结构健康监测等相关研究，用户需要在本地计算机上安装并运行该程序。具体步骤包括下载解压ZIP文件或克隆git存储库到指定的文件夹中，并确保已正确配置了Matlab（版本2016a及以上）以及统计和机器学习工具箱。通过遵循这些指导说明，研究者可以利用OpenBDLM进行深入的时间序列分析工作。

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。

基于贝叶斯优化的LSTM模型在时间序列多步预测中的Matlab实现代码

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本项目采用贝叶斯优化技术对长短期记忆（LSTM）神经网络进行参数调优，并在其上实现了时间序列多步预测，附有详细的MATLAB源码。在利用深度学习进行序列预测的过程中，确定模型参数是一个挑战性的任务，因为这些参数的选择对结果有着重要影响。目前最流行的深度学习方法之一是长短期记忆（LSTM）网络，它是一种改进的卷积神经网络（CNN），具有很多优点。我使用Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中“BO”代表贝叶斯优化算法，用于对LSTM模型的超参数进行优化选择。这些超参数包括历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元数、单元随机丢弃率和初始学习率等。此程序可以直接应用于时间序列的多步提前预测。为了便于理解，我自定义了一个时间序列，并进行了24步的提前预测。用户可以根据自己的需要对代码进行修改，以适应不同的时间序列预测需求。

动态贝叶斯网络模型

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动态贝叶斯网络模型是一种用于处理时间序列数据和不确定性推理的图形概率模型，广泛应用于预测、故障诊断及决策支持系统中。动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）是一个随着相邻时间步骤将不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被称为“两个时间片”的贝叶斯网络，因为在任意时间点T，DBN中的变量值可以从内部回归量和直接前一时刻的时间 T-1 的先验值计算得出。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络或信念网络。

时间序列预测的MATLAB代码-多元贝叶斯预测合成在Mac...

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本资源提供基于MATLAB的时间序列预测代码，重点应用多元贝叶斯预测模型进行数据合成与分析，适用于Mac操作系统环境。时间序列预测代码用于宏观经济预测中的多元贝叶斯预测综合作者贡献清单表数据抽象的数据包含来自FRED数据库的6个宏观经济时间序列数据。这6个系列是1986/1-2015/12以来的每月通货膨胀、工资、失业率、消费量、投资和利率。所有这些数据都可以从FRED数据库中公开获取。描述如下： - 通货膨胀 - 工资水平 - 失业率 - 消费量 - 投资情况 - 利率代码的抽象zip文件包含运行多变量BPS所需的matlab文件和函数，其中包括代理预测以及本段落中检查的提前1步预测。描述该函数输入业务代表预测和先验规格，并输出预测系数、方差及后平滑系数与业务代表密度。此代码遵循了文章中的综合功能规范。 BPSsim.m是一个加载代理预测密度并调用mBPS.m函数（其中，mBPS(y, a_j, A_j, n_j, delta, m_0, C_0, n_0, s_0, burn_in, mcmc_iter)生成所需的后验参数进行预测和分析）的文件。输出为预测分布，并计算性能指标。使用说明：运行BPSsim.m将计算出提前1步预测的效果。 BPS 输出在mBPS函数内被计算（即，执行mBPS(y, a_j, A_j, n_等操作）。

使用贝叶斯线性回归进行时间序列预测的MATLAB代码及评估（指标：R2、MAE、MSE、RMSE和MAP）

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本项目提供基于贝叶斯线性回归的时间序列预测MATLAB代码，涵盖模型构建与性能评估，涉及R²、MAE、MSE、RMSE及MAP等关键评价指标。基于贝叶斯线性回归的时间序列预测的MATLAB代码示例包括了多种评价指标：R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE。这些代码质量非常高，易于学习并且方便替换数据进行实验或应用。

【源码】利用贝叶斯优化的时间序列预测LSTM模型

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本项目采用贝叶斯优化技术对LSTM模型进行参数调优，以提高时间序列预测的准确性与效率。通过智能搜索算法，有效提升了复杂数据集下的预测性能。 LSTM Time Series Prediction with Bayesian optimization.zip

MATLAB代码sqrt-LinVer-MATLAB：利用MATLAB进行线性回归以检验贝叶斯逆问题代码

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本项目使用MATLAB实现线性回归算法，旨在验证与评估贝叶斯逆问题中的相关假设和模型准确性。通过代码实践深化理论理解，提供数据处理及分析的有效工具。 Matlab代码sqrt林维尔LinVer是技术文档中概述的贝叶斯推理算法验证框架的一个参考实现。它基于线性回归问题中的已知分析或半解析解，并提供了一种严格的方法来测试通过假设实现的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法生成的输出是否正确分布，依据的是能量距离统计量进行等分布检验。尽管该代码的主要目的是为有兴趣在其他验证软件中实施此框架的人们提供参考，但它仍然可以用作基本验证工具。关于LinVer框架的数学细节可以在前面提及的技术文档中的附录A找到，并将在即将发表的文章中详细说明。请注意，林维尔正在开发过程中，可能包含一些错误。能量统计测试的实现尚未完全验证。不过，在基本情况下，真实后验的概率计算被认为是正确的。基本范例文件提供了关于如何在三种不同情况下（回归参数未知、回归参数和比例参数未知以及回归参数、比例参数和相关性参数均未知）计算真实后验概率的示例。以下代码说明了一个简单的验证问题设置，并且也包含在提供的文件中。 ```matlab param.N=300;% 数据点数量 ``` 更多详细信息可以在相关的文档或技术报告中找到。

MATLAB-TS：在Matlab中进行时间序列分类

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MATLAB-TS是一款专为Matlab设计的时间序列分类工具箱，它提供了一系列高效算法和实用函数，便于用户深入分析与挖掘时间序列数据中的模式和特征。在MATLAB中进行时间序列分析是一种处理连续数据流或按时间顺序排列的数据点的重要方法。时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是数据分析领域的一个关键任务，它涉及到将时间序列数据分配到预定义的类别中。时间序列由一列数值组成，这些数值按照采集的时间顺序排列。在金融、医疗、工业监控、气象学和其他许多领域中，广泛使用了时间序列分析技术。MATLAB提供了强大的工具箱如Signal Processing Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox来进行时间序列处理和分类。 1. **时间序列预处理**：在进行时间序列分类之前，通常需要对原始数据进行预处理步骤，包括去除噪声、填充缺失值、平滑化以及标准化或归一化等。MATLAB提供了`detrend`函数来移除趋势，使用`fillmissing`函数填补丢失的数据，并通过`normalize`函数执行数据的标准化。 2. **特征提取**：时间序列可以包含统计量（如均值和标准差）、自相关性、周期性和形状特性等多种类型的特征。MATLAB中的`mean` 和 `std` 函数可用于计算统计数据，而`corrcoef`用于计算自相关关系。此外，像`periodogram`或`pwelch`这样的函数可以进行频域分析，并且存在如专门的提取特定类型时间序列特征的函数。 3. **时间序列分割**：分割有助于使数据更适合分类任务。常见的方法包括固定长度窗口、滑动窗口和分段等策略。MATLAB中的`timetable`结构体可用于轻松处理时间序列的数据片段划分。 4. **分类算法**： MATLAB提供了多种机器学习与统计学上的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树模型、随机森林方法、K近邻（KNN）以及神经网络等。这些算法的接口函数分别为`fitcsvm`、`fitctree`、`fitcknn`和`patternnet`. 5. **模型训练与评估**：通过使用诸如 `fit` 系列函数来训练模型，然后利用预测函数如 `predict`. 使用交叉验证（例如，通过 `crossval` 函数）以及准确率、精确度、召回率和F1分数等性能指标可以对模型的效能进行评价。 6. **可视化**： MATLAB提供了强大的绘图功能，包括`plot`, `plotyy`, 和 `imagesc` 等函数用于展示时间序列数据及分类结果，帮助理解模型的表现情况。 7. **时间序列挖掘**：除了基本的时间序列分类任务外，MATLAB还支持更复杂的功能如异常检测（例如使用`anomalyDetection` 函数）、模式识别和预测等高级应用。这个matlab-ts-master项目可能包含了实现上述步骤的示例代码，有助于用户更好地理解和运用时间序列分类技术。通过学习这些内容，并进行实际操作练习，不仅可以提高MATLAB技能水平，还能掌握关键的时间序列分析技巧，为解决具体问题提供解决方案。