使用Python、arima进行时间序列预测（1）判断时间序列是否是平稳白噪声序列，若不是进行平稳化（2）本实例数据带有周期性，因此先进行一阶差分，再进行144步差分（3）看差分序列的自相关图和偏自相关图，差分后的而序列为平稳序列（4）模型定阶，根据aic,bic,hqic（5）预测，确定模型后预测（5）还原，由于预测时用的差分序列，得到的预测值为差分序列的预测值，需要将其还原

描述性时序分析，统计性时序分析，频域分析，时域分析，时序数据挖掘，时间序列挖掘（平滑法预测、趋势预测、季节性预测、符合型时间序列预测…）

接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输

本书简明扼要地介绍了时间序列及其相关领域的基本概念和基本理论，对ARMA序列预测、时间序列的统计分析、时间序列的时频分析和时间序列的小波变换等给出了有关分析计算方法，结合MATLAB编程应用，介绍了MATLAB时间序列分析有关函数的功能和用法，阐述了如何利用这些函数处理工程应用中的问题。
本书侧重应用，在介绍基本概念和基本理论时，重在介绍其物理背景和应用背景，避开了繁复的理论推导和中间过程。
借助本书，一般学者不需要具有太多的理论基础就能对工作、学习中涉及到的时间序列进行分析处理。
本书适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为全国大学生数学建模竞赛辅导用书以及广大科研、工程技术人员的自学用书。

该文档包括混沌时间序列预测模型研讨硕士论文及预测模型的原型系统（Matlab编程），论文部分详细阐述了预测模型构建等方面研讨。

举例阐明了序列的建模预测，并详细列出原代码，

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

SVR时间序列预测，使用滑动窗口堆叠切片数据集，网格搜索+交叉验证用来模型参数设置，模型保存，模型加载,模型预测。

本人在数学建模过程中撰写的matlab代码，完全可用，功能是利用BP神经网络对时间序列进行预测，内含matlab格式的数据，便于运转检验。

在matlab中实现ARIMA时间序列预测。
函数方式如下：function[result]=ARIMA_algorithm(data,Periodicity,ACF_P,PACF_Q,n)其中data为预测所用的数据，为一维列向量；
Periodicity为数据的周期；
ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；
n为想要预测的数据的个数。
所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。