<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>必过源码 - 时间序列</title>
    <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=143</link>
    <description>Latest 20 threads of 时间序列</description>
    <copyright>Copyright(C) 必过源码</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Tue, 21 Apr 2026 11:18:39 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>http://159.75.147.240/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>必过源码</title>
      <link>http://159.75.147.240/</link>
    </image>
    <item>
      <title>对时间序列信号进行Fourier变换频谱分析</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=15452</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
myFourier.m
f_t.m
my_f_t.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 04 Dec 2024 18:28:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>傅里叶变换与频谱分析的Matlab代码，用于时间序列分析</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=15341</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
example.m
fftspectrum.m
readme.doc
readme.pdf

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Tue, 03 Dec 2024 06:29:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>利用小波分析对时间序列进行分解，提出主要变化模式，进行重构</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=15067</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
code.m
说明.txt

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 21 Nov 2024 08:34:44 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列AR模型预测的Matlab源文件，可直接运行，有仿真结果</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14959</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
ARYHT.m
应用随机过程（时间序列模型计较正）.doc

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 16 Nov 2024 15:35:48 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>ARMA模型的Matlab实例</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14712</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
ARMA.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 08 Nov 2024 17:29:36 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列ARMA建模实例，包含对数据的平稳性检验、白噪声检验及依据ARMA模型的预测</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14707</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
Time_Series_1.m
Trade_Data.txt

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 08 Nov 2024 17:03:08 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>ARMA模型并画图 实现误差分析并验证实验结果</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14704</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
arma.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 08 Nov 2024 16:08:29 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>ARMA序列用于时间序列描述 本编码较为简单 适合初学者使用</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14703</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
ARMODEL.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 08 Nov 2024 16:03:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>用于实现换热站回水温度的广义预测控制的算法，被控对象为CARIMA模型</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14126</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
example_1.m
example_2.m]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 18:50:50 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>基于现行自回归预测模型的MATLAB代码，通过历史数据预测当前数据并实时修正当前权重参</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14125</link>
      <description><![CDATA[基于现行自回归预测模型的MATLAB代码，通过历史数据预测当前数据并实时修正当前权重参数值

文件列表：
AR.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 18:46:40 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列分析程序，可以很好地拟合时间序列数据，也可修改程序做时间序列预测</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14124</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
shijixulie.m]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 14:45:20 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列分析程序，解决时间序列问题的参考程序</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14123</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
code.m]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 14:37:45 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列分析程序，用于时间序列分析的源代码</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14122</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
├文件夹1：[time-series-analysis]
│  ├文件夹1：[time series analysis]
│  │  ├文件夹1：[tsa]
│  │  │  ├(1)aar.m
│  │  │  ├(2)aarmam.m
│  │  │  ├(3)ac2poly.m
│  │  │  ├(4)ac2rc.m
│  │  │  ├(5)acorf.m
│  │  │  ├(6 ...]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 14:35:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列分析，用于生成时间序列图像分析相应数据</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14121</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
zhangyuni_11271104_79_1.m
zhangyuni_11271104_79_2.m
zhangyuni_11271104_79_3.m
zhangyuni_11271104_79_4.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 14:24:49 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间序列数据的LSTM预测与分类</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13785</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
├文件夹1：[Prediction-and-Classification-of-time-series-data-with-LSTM-master]
│  ├文件夹1：[1_Chickenpox]
│  │  ├(1)chikenpoxDemo.m
│  │  └█
│  ├文件夹2：[2_UCI]
│  │  ├(1)classifyUsingLSTM.m
│  │  ├(2)displayResult.m
│ ...]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 05 Sep 2024 18:26:07 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>SVM支持向量机的时间序列预测、分类、自回归代码</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13707</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
kernel.m
Main_SVC_C.m
Main_SVC_Nu.m
Main_SVM_One_Class.m
Main_SVR_Epsilon.m
Main_SVR_Nu.m
svmSim.m
svmTrain.m
工具箱说明.txt
LIBSVM a Library for Support Vector Machines.pdf

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 10:18:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测的Matlab程序</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=12115</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
d_mymorlet.m
mymorlet.m
traffic_flux.mat
wavenn.asv
wavenn.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 11 Feb 2024 15:00:46 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>季节性移动自回归模型，可进行时间序列的预测，尤其是季节性数据</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=12045</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
Model_ARIMA1.m

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 10 Feb 2024 13:44:25 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>改进AIC准则ARIMA模型，通过调整误差来寻找p和q</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=12001</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
GJaic.m
GJaic1.m
GJarima.m
data1.mat

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 10 Feb 2024 07:52:06 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>ARMA算法与ARMAX算法，用于回归和预测</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11185</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
pq1.m
pq2.m
pq3.m
pq4.m
u.mat
y.mat

运行例图：]]></description>
      <category>时间序列</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 02 Feb 2024 07:10:11 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>