时间序列聚类

基于时间序列的模糊循环聚类

基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。

Matlab 14 2024-05-31

基于时间序列的聚类分析算法实现

该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现，适用于股票时间序列等数据分析，资源代码库：clustering-algorithms-master

算法与数据结构 18 2024-05-24

基于全局特征和核力场的时间序列聚类研究

聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色，是众多领域应用的关键，例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而，如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征，然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明，该方法能够有效地对长时间序列进行聚类，并且具有较高的准确性和效率。

数据挖掘 17 2024-05-24

时间序列分析预测法

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。

算法与数据结构 21 2024-05-24

股票时间序列分析教程

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

数据挖掘 0 2025-06-18

Matlab时间序列分析代码

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

Matlab 12 2024-07-27

resampleX - 重采样时间序列

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

Matlab 17 2024-05-20

R语言时间序列分析

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

算法与数据结构 16 2024-05-13

时间序列分析资源包

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

Matlab 13 2024-09-28

MATLAB时间序列预测方法概述

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。

Matlab 11 2024-08-23