MG时间序列预测神经网络的应用

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

c语言实现了RBF神经网络对Mackey-Glass时间序列的预测。这种方法利用了RBF神经网络在处理非线性时间序列数据方面的优势。

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

matlab32小波神经网络被用来预测短时交通流量。

预测相关的代码资源其实挺多，但能把各种方法都捋清楚、讲明白的，真的不多。这份整理就蛮不错的，从插值、灰色预测到神经网络，全都带到了，而且每种方法还配了实战参考。尤其适合刚接触预测任务的前端、全栈开发，或者数据方向的同学当入门扫盲资料用，直接就能开搞。

cbnet函数是专为MATLAB环境设计，用于单变量时间序列分析的工具。其简单易用的功能结构使用户能够轻松获取详细分析结果。

SAS应用于时间序列预测，提供完整的书签，并裁剪适合月度版本。

嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究