时序预测 | MATLAB实现Elman神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.

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MATLAB实现优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测算法

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5.神经网络时间序列工具(ntstool) 时间序列中数据的取值依赖时间的变化，邻近时刻的数值分布存在一定的规律性，从而在整体上呈现某种趋势或周期性变化的规律，因此可以由已知数据预测未知数据。但每个数据点的取值又伴有随机性，无法完全由历史数据推演得到。 时间序列分析可以借助许多数学工具。如滑动平局模型，二次滑动平均模型等 . MATLAB神经网络工具箱为用户提供了时间序列工具ntstool，它可以解决三类时间序列问题： 有外部输入的非线性自回归； 无外部输入的非线性自回归； 时间延迟问题。

此程序是GUI的灰色神经网络预测，适合小样本的预测，精度较高 主程序是graynet_gui, 启动GUI，GUI里面有简介。