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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 时间序列预测14：单变量多步用电量预测的CNN模型开发详解 01
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    本教程深入讲解如何使用卷积神经网络（CNN）进行单变量多步未来用电量预测，涵盖模型构建、训练及评估全过程。 本段落介绍如何使用卷积神经网络（CNN）进行多步时间序列预测，并重点讨论其在单变量数据上的应用。与传统的机器学习方法不同，一维CNN能够从序列数据中自动提取特征并支持多变量输入，同时可以直接输出用于未来多个时间点的预测结果。实践证明，在包括挑战性问题在内的多种场景下，1D CNN都能取得优异的表现。 本段落计划分为两部分来详细介绍基于1D CNN的时间序列预测模型开发过程： - 第一部分：我们将探讨如何为单变量数据构建一个多步预测的CNN模型； - 具体内容将涵盖业务需求分析、1D CNN架构的设计以及完整的代码实现。
     
  • 时间序列分解方法.pptx
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    本演示文稿探讨了时间序列分析中的关键技巧——时间序列分解方法。通过展示如何将复杂的时间序列数据拆解为趋势、季节性和残差成分，帮助读者深入理解数据背后的模式与规律。 时间序列分解法是一种分析时间数据的方法，它将时间序列数据分解为几个组成部分，以便更好地理解趋势、季节性和随机波动等因素。这种方法在统计学和经济学等领域中被广泛应用，有助于更深入地解析历史数据并预测未来走势。
     
  • 基于LSTM的Matlab单变量时间序列多步预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中实现对单变量时间序列的多步预测，并提供完整的源代码和数据集，便于学习与应用。 1. 本项目提供基于LSTM的单变量时间序列多步预测Matlab代码及数据集（适用于Excel格式），运行环境为Matlab2023及以上版本； 2. 输出评价指标包括MAE、MAPE、MSE、RMSE和R²等，便于用户评估模型性能； 3. 本程序使用MATLAB编写，并能生成预测效果图与误差分析图，帮助用户直观理解数据趋势及算法效果； 4. 代码具有参数化编程特性，方便修改调整相关超参值以适应不同场景需求。同时注释详细清晰，有助于初学者快速掌握模型构建流程； 5. 面向计算机科学、电子信息工程以及数学等专业在校学生群体，适用于课程设计作业及毕业论文项目研究。 6. 作者为某知名科技公司资深算法工程师，在Matlab和Python仿真领域拥有8年工作经验。擅长智能优化方法开发与应用、神经网络预测技术、信号处理分析及元胞自动机模型构建等多种科研课题的实验探索工作，欢迎有需求者进一步交流探讨相关领域的研究进展或合作事宜。
     
  • 基于贝叶斯方法的时间序列突变点检测及分解（Matlab）
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    本研究利用贝叶斯统计理论开发了一种时间序列突变点检测与分解的新算法，并提供了相应的MATLAB实现代码。该方法能够有效识别和分析数据中的结构变化，为后续的模式预测提供支持。 在数据分析与统计建模领域内，贝叶斯突变点检测是一种关键的技术手段，用于识别时间序列数据中的结构变化或突变点。这项技术基于贝叶斯统计理论，能够帮助研究者理解随时间演变的数据模式，在生物信息学、金融和工程等领域有着广泛的应用。 本资料包涵盖了与贝叶斯突变点检测及时间序列分解相关的Matlab实现，并提供了可能的Python和R语言版本。 1. **贝叶斯突变点检测**：该方法的核心在于运用先验知识来更新后验概率估计。在突变点检测中，这用于确定数据序列中的潜在变化位置。通过构建适当的贝叶斯模型，可以计算每个时间点上存在突变的后验概率。这一过程通常涉及不同假设（有无突变）下似然函数的计算，并结合先验概率进行更新。在Matlab环境中，可利用如`BayesianChangePoint`等工具箱来实现该方法。 2. **时间序列分解**：此步骤旨在通过趋势分析、季节性分析和随机性分析将复杂的时间序列拆解为更简单的成分，以方便理解与预测。在Matlab中可以使用内置的`decompose`函数或者自定义算法进行这些操作。常见的技术包括平滑法（如移动平均）、季节分解Loess（STL）以及状态空间模型等。 3. **Matlab实现**：提供的`Matlab`目录包含了用于执行贝叶斯突变点检测和时间序列分析的脚本与函数，用户可通过加载数据、调用相应函数及可视化结果来进行深入研究。此过程要求对Matlab环境有一定熟悉度，包括矩阵运算、数据处理以及图形绘制等方面的知识。 4. **Python和R实现**：除了使用Matlab外，文件列表中也提及了在Python和R环境中进行贝叶斯突变点检测的可能方案。这两个开源语言都有专门支持此类分析的库，如Python中的`ruptures`库与R中的`changepoint`包。根据具体需求和个人偏好选择合适的技术栈。 5. **README.md**：这个文档通常包含项目介绍、安装指南、使用示例和注意事项等信息，是理解整个工具集的重要参考资料。通过阅读此文件，用户可以快速掌握如何运行并利用提供的代码资源进行分析工作。 该资料包为研究者及数据分析人员提供了一整套用于在Matlab、Python以及R环境中执行贝叶斯突变点检测与时间序列分解的工具。通过学习和应用这些技术，不仅可以深入理解数据集的变化特性，还能进一步支持预测与决策制定过程。