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（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

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

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。