MATLAB在时间序列建模预测中的应用及程序示例

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。

想做时间序列预测？用奇异谱方法（SSA）试试吧！这是一种纯数学的时间序列向后预测方法，简单易用，又能给出不错的预测效果。我自己也试过，做了一些测试，结果还蛮惊艳的。不过，需要注意的是，它对非平稳序列和长时序的预测效果还不完全确定，所以你可以在自己的项目中验证一下，看看是否适合。毕竟，方法再好，也得合适才行！我整理了实现代码，感兴趣的可以拿去试试。另外，如果你对时间序列预测有兴趣，下面这些资源也有。你可以看看：时间序列预测法、MATLAB 时间序列预测方法概述，它们都挺实用的。

特伦斯·C·米尔斯撰写的《应用时间序列分析：建模和预测的实践指南》已提供高清原版PDF，便于阅读。

本代码利用自回归分数积分移动平均（ARFIMA）模型进行时间序列模拟，该模型结合了ARIMA（自回归积分移动平均）和ARMA（自回归移动平均）的特点。ARFIMA模型允许使用非整数差分参数，特别适用于长记忆时间序列的建模。通常情况下，该代码执行ARFIMA(p,d,q)模型的模拟，其中d表示差分参数，p和q分别表示自回归和移动平均的阶数。

CNN 和 BiLSTM 结合的分类模型，真挺适合用来时间序列的。这个用MATLAB写的项目，结构清晰、步骤完整，从合成数据生成到模型预测全都有，连trainNetwork和网络层设计都讲得蛮细的。尤其是刚接触深度学习的朋友，用这个练手合适。CNN的卷积提特征，BiLSTM学时序依赖，配合起来效果还不错。代码风格也挺友好，变量命名清楚，逻辑一眼就能顺下来。要是你平时用 MATLAB 比较多，又正好搞时间序列分类，这个例子可以直接拿来改改用。建议你训练前看看sequenceInputLayer和bilstmLayer部分，理解清楚每层是干嘛的。哦对了，它的验证方式也有参考价值，尤其是时间窗滑动预

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。

本研究引入模糊时间序列模型，基于重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料（1971-2007年）和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数、洪涝指数等数据，对2001-2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温以及春季旱情指数进行了预测分析。研究还比较了模型预测结果与实测值，并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度分析。结果显示，模糊时间序列模型在短期气候预测中表现出良好的预测能力和稳定性。

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。

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。