平稳时间序列预测法
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时间序列分析预测法
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。
算法与数据结构
4
2024-05-24
时间序列平稳性检验及自动化技术
时间序列的稳定性检验和自动化处理在数据分析中具有重要意义。
数据挖掘
2
2024-07-14
时间序列分析中平稳性的重要性
传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。
统计分析
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2024-07-28
MATLAB时间序列预测方法概述
MATLAB中的经典时间序列预测方法包括自回归（AR）、移动平均线（MA）、自回归移动平均线（ARIMA）等多种技术。这些方法已经在各行业展示出色的分类和预测能力。在探索更高级的机器学习方法之前，建议首先熟悉这些经典技术，确保数据准备充分且方法正确。详细介绍了每种方法的实现步骤和使用提示，是入门时间序列预测的理想起点。
Matlab
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2024-08-23
用于时间序列预测的SAS应用
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。
算法与数据结构
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2024-08-08
XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术
《XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术》是一篇关于如何利用ForecastXGB包进行时间序列预测的文章。详细介绍了如何利用XGBoost算法结合Rob Hyndman的Forecast包处理时间序列数据，实现精准的预测功能。ForecastXGB包提供了简便的API，有效地处理时间序列数据中的季节性变化等因素。
算法与数据结构
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2024-08-28
MG时间序列预测神经网络的应用
利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。
Matlab
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2024-08-08
时间序列预测模型ARIMA及其matlab代码下载
详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。
Matlab
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2024-08-23
【lstm预测】利用LSTM实现时间序列数据预测matlab源码
介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。
Matlab
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2024-09-30
MATLAB简单代码优化Uchronia时间序列预测库详解
Uchronia是一个C++库，专注于多维时间序列及其集合预测。该库支持多种数据类型，包括数字和非数字，通过统一的C API为R、Python、MATLAB等语言提供高级绑定。设计目标包括提高数据处理效率和跨语言兼容性，从交互式探索到高性能计算，确保数据完整性和可扩展性。
Matlab
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2024-07-25