时间序列预测建模，移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。
arima、arma等等
arima、arma等等
2023/10/12 2:17:35
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大规模资金流入流出预测Top1与Top2答辩pdf，天池大数据预测答辩ppt，时间序列预测，大学生服务外包
2023/10/2 10:28:27
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可以预测一二维数据！基于小波变换的时间序列预测！思路将数据序列进行小波分解，每一层分解的结果是上次分解得到的低频信号再分解成低频和高频两个部分。
2023/9/19 7:24:30
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本人搜集的时间序列预测问题的相关论文，主要是硕博士。
包括机器学习和深度学习的方法，主要是各类神经网络的应用。
包括机器学习和深度学习的方法，主要是各类神经网络的应用。
2023/7/3 4:33:55
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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
2023/6/1 13:09:19
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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…）
2023/3/17 0:09:13
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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
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
2023/3/5 21:30:23
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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。
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。
2023/2/9 7:06:27
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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。
2023/2/6 6:36:13
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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。
2024-04-09 15:03
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