XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术

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。

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。

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。

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。

时间序列预测的经典书，内容偏技术，但讲得挺清楚，用了不少机器学习的思路来搞预测问题，尤其适合你想从传统方法往 AI 方向转的那种。时间序列的其实并不难，说白了就是把过去的数据串起来，找出规律，往未来推。像天气预报、股市、设备维护都离不开这个。书里开头讲的概念比较基础，比如平稳序列和非平稳序列，趋势、周期这类也都提到了。ARIMA、移动平均这些老方法你早就用腻了，这本书比较妙的地方在于它引入了神经网络、支持向量机、深度学习等算法。虽然不是讲得深入，但用例挺多，能帮你快速了解这些模型在时序场景下咋用。还有一点挺实用：它讨论了多变量时间序列、异常检测、复杂事件这些进阶应用场景。比如你做 IoT 监控

时间序列（Time Series）在地学研究中广泛应用，涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力，但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列，如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征，需要多时间尺度的分析方法。

给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。

混沌时间序列与预测工具箱的开源版，功能真挺全的，从生成混沌序列到 RBF、Volterra 预测一整套全给你安排上了。用ChaosAttractorsMain_Lorenz.m就能搞出 Lorenz 吸引子，点一下就能跑。哦对了，像DelayTime_OthersMain_AutoCorrelation.m这种求延迟时间的脚本也都有，拿来直接用就行。 工具箱的结构也清晰，每个步骤都拆开写了，比如求Lyapunov指数你就看LargestLyapunov_RosensteinMain_LargestLyapunov_Rosenstein1.m这几个脚本，方法还挺细的，小数据量啥的也考虑到了。调试

粒子群优化和深度置信网络的结合，真的是时间序列预测里一个挺有意思的组合。PSO-DBN这个实现用的是 MATLAB，结构清晰，训练流程也比较顺滑，适合想搞点智能预测的你。模型用了粒子群算法去优化 DBN 的参数，少了多人工调参的烦恼。 代码部分写得蛮规整的，基本上照着注释走一遍就能跑起来，响应也快，适合做仿真验证。对了，trainPSO_DBN.m是主文件，其他几个子函数也没藏着掖着，结构一目了然。 如果你之前用过 BP 神经网络或者 LSTM 做预测，跑一下这个会有种“哦，还能这样搞”的感觉。是在多变量预测场景，比如电力负荷、气象数据啥的，PSO+DBN的组合还挺能打。 顺手放几篇相关文章，