说明：ARMA时间序列模型课件

预测模型

说明：ARIMA 模型是在平稳的时间序列基础上建立起来的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。检验时间序列模型平稳的方法一般采用 ADF 单位根检验模型去检验。当然如果时间序列不稳定，也可以通过一些操作去使得时间序列稳定（比如取对数，差分），然后进行 ARIMA 模型预测，得到稳定的时间序列的预测结果，...

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说明：灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法，它以部分信息已知，部分信息未知的“小样本”，“贫信息”不确定系统为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。灰色理论是我国学者邓聚龙教授在1982年首先提出的，该理论认...

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说明：时间序列数据是指按照时间先后依次排列的观测值所构成的数列，如各年度的国内生产总值、人口数据等。研究时间序列数据模型处理的主要目的是进行数据预测，如预测下一年度的销售额、预测股票价格的走势等。

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说明：matlab编写的基于混沌时间序列的神经网络预测，包括一步和多步预测算法。

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说明：ARIMA 时间序列法预测未来一段时间的风速或者风电功率。

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说明：采用模糊神经网络anfis预测混沌时间序列的源程序。

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说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化

说明：ARMA 时间序列建模、预测、检验和说明

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说明：SVM对时间序列的预测，很实用，改变数据可直接使用。

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