时间序列模拟

时间序列模拟ARFIMA模型在MATLAB中的应用

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。

Matlab 14 2024-09-27

WR-TSS功能优化精准模拟天气雷达时间序列

WR-TSS是一组利用高斯信号模型进行天气雷达时间序列数据模拟的函数集。这些模拟常用于测试信号处理算法，涵盖了多种模拟器类型，如基于频谱的Zrnić模拟器和基于自相关的Frehlich模拟器。为确保模拟精度，WR-TSS根据信号参数动态计算仿真长度，特别适用于窄谱宽的情况。

Matlab 10 2024-08-04

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

PostgreSQL Extension时间序列扩展实例

PostgreSQL 的 Extension 机制，真的挺强大。尤其是在时间序列这块，你可以封装自己的函数，像拼乐高一样，搭出一套好用的时间工具。date_trunc()你肯定用过吧？把它封进一个函数里，让调用变得更直观，省事儿多了。

PostgreSQL 0 2025-06-12