时间序列分类

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

MATLAB分类与判别模型代码RQA，用于对离散时间序列进行递归图分析。

时间序列分解技术是统计学和数据分析领域中的一项关键技术，在数学建模中得到广泛应用，用于预测、趋势分析和模式识别。国赛获奖论文集合提供了丰富的案例，展示了如何有效地运用这种方法解决实际问题。时间序列是按时间顺序排列的数据点集合，可以是每日股票价格、每月销售额或每年人口增长率等。时间序列分解的目标是将复杂的时间序列数据拆分为几个可解释的组件，包括趋势、季节性、周期性和随机噪声。这一过程有助于理解和预测未来数据行为。

数学建模国赛获奖论文整理，集中探讨时间序列ARMA在数学建模中的应用，为学术研究提供系统的案例分析和方法论。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

李俊奎和王元珍总结了各种典型的时间序列表示方法，从多个角度分析其特点。该研究有助于理解时间序列表示的进展和应用。