应用时间序列预测构建模型，关于1900-1998年全球7级以上地震发生次数数据的案例分析 适合初学者，有详细的代码解释，对数据进行白噪声检验，自相关、偏相关图的查看方法及其中蕴含的意义，以及通过观察模型，构建ARMA模型，进行多次拟合，选取最合适的，进而进行时间序列预测，得到相关的置信区间，以及图例，可以明确方便的观察未来的趋势。

预测基于机器学习的时间序列价格预测

首先我们要对时间序列概念有一个基本的了解时间序列预测大致分为两种一种是单元时间序列预测另一种是多元时间序列预测单元时间序列预测是指只考虑一个时间序列的预测模型。它通常用于预测单一变量的未来值，例如股票价格、销售量等。在单元时间序列预测中，我们需要对历史数据进行分析，确定趋势、季节性和周期性等因素，并使用这些因素来预测未来的值。常见的单元时间序列预测模型有移动平均模型（MA）自回归模型（AR）自回归移动平均模型（ARMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）后期我也会讲一些最新的预测模型包括Informer，TPA-LSTM,ARIMA,XGBOOST,Holt-winter，移动平均法等等一系列关于时间序列预测的模型,包括深度学习和机器学习方向的模型我都会讲,你可以根据需求选取适合你自己的模型进行预测，如果有需要可以+个关注。

大家好，最近在搞论文所以在研究各种论文的思想，这篇文章给大家带来的是TiDE模型由Goggle在2023.8年发布，其主要的核心思想是：基于多层感知机（MLP）构建的编码器-解码器架构，核心创新在于它结合了线性模型的简洁性和速度优势，同时能有效处理协变量和非线性依赖。论文中号称TiDE在长期时间序列预测基准测试中不仅表现匹敌甚至超越了先前的方法，而且在速度上比最好的基于Transformer的模型快5到10倍。在官方的开源代码中是并没有预测未来数据功能的，因为这种都是学术文章发表论文的时候只看测试集表现。我在自己的框架下给其补上了这一功能同时加上了绘图的功能，非常适合大家发表论文的适合拿来做对比模型。TiDE（时间序列密集编码器）模型是一个基于多层感知机（MLP）的编码器-解码器架构，旨在简化长期时间序列预测。该模型结合了线性模型的简单性和速度，同时能够有效处理协变量和非线性依赖。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于Jonswap谱的随机波浪时间序列，有不同位置处的波高时间序列，不同时间段不同位置处的波压力三维序列。

基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）

代码实现了将时间序列根据所给符号类别数等概率划分成多个区间，根据所给字节长度数实现时间序列到符号化频次直方图序列的转换，并包含一个简单样本的转化实现