先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。 datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime import timedelta now = datetime.now() now datetime.datetime(201

1.前言 循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的 RNN分类 2.导入模块、定义超参数 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) TIME_STEP = 10 INPUT_SIZE = 1 LR = 0.02 3.数据准备且打印拟合目标 我们要用到的数据就是这样的一些数据, 用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线，也即用sin拟合cos steps =

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MATLAB时间序列回归Data_TSReg5数据集

该测试基于 Lyapunov 指数对噪声时间序列的混沌动力学进行测试。 输入是观察到的时间序列的向量，它可以是随机的或混沌的，通常时间序列有噪声，因此该代码基于隐藏混沌图的神经网络近似来测试李雅普诺夫指数的正性。 此测试使用雅可比方法计算 Lyapunov 指数，无需指定 ODE 或仅给出观察向量的可疑映射。 有关详细信息，请参阅我的论文： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711015000096

在图上可以看到最近的轨迹的发散。 如果确定了曲线的线性范围，代码就可以计算出最大的lyapunov指数。 该代码已使用 Rosenstein 文章的结果进行了测试。

谐波的matlab代码python中时间序列的谐波分析 的答案，源自 。 Brain dump 和有关该过程的更多文档位于 。

2011 哈工 博 基于回声状态网络的非线性时间序列预测方法研究

此例程计算时间序列 x 和时间序列 y 之间的全局小波相干性，其中全局相干性测量两个时间序列之间作为频率（或周期）函数的关系。 使用蒙特卡罗方法针对红噪声背景计算统计显着性。 在使用此功能之前，用户应下载 A. Grinsted 编写的代码，可从http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence获得。 可以在以下参考资料中找到全局一致性的应用： Justin A. Schulte、Raymond G. Najjar、Ming Li，气候模式对美国中大西洋地区水流的影响，水文学杂志：区域研究，第 5 卷，2016 年 3 月，第 80-99 页，ISSN 2214-5818， http: //dx.doi.org/10.1016/j.ejrh.2015.11.003。