说明：动态时间序列分析工具包.包括ARMA，harmonic model，kalman filter等方法

kalman时间序列 time-series-kalman captain captain-matlab AIC

说明：用于时间序列分析，或者股票分析，AR模型。

股票 AR-时间序列 时间序列 AR模型 时间序列分析

说明：        时间序列的自回归预测模型是一种线性回归模型，该模型使用前一时期某个时间的随机变量的线性组合来描述未来某个时间的随机变量。

时间序列 自回归预测 线性回归 随机变量 线性组合

说明：确定时间序列中的阶数的FPE或AIC准则的matlab代码。

ARMA的阶数 ARMA--阶数 ARMA阶数 ARMA的阶数确定 arma--AIC

说明：基于ARMA模型，由原始数据预测未来的数据。

时间序列ARMA模型 预测 arima预测 ARMA预测

说明：时间序列是随时间改变而随机地变化的序列，时间预测序列是指用前面干各点的数据来预测当前和以后的数据。时间序列预测的方法在随机过程理论中一般采用线性模型进行预测，比如AR模型，MA模型，ARMA模型等，但是这些模型的建立中模型种类选择，阶数确定等需要人为确定，预测误差较大。小波理论是近年来新兴的一种数学...

matlab

说明：时间序列分析法建模，模型有AR模型，MA模型和ARMA模型，建立ARMA模型需要定阶，定阶的方法有很多种，这里介绍了AIC准则定阶，并附之程序，对需要的人是一个不错的借鉴。

matlab 模型 AIC ArmA 准则

说明：资源描述时间序列是基于已观测的振动信号，采用arma模型来对观测到的信号进行拟合训练，得到较好的模型，然后进行预测，ARMA模型适合短期预测，并且效果较好。现在已经广泛应用在机械振动的预测和处理。该程序可以实现对未来振动信号的预测。

matlab 模型 ArmA 基于 预测 故障

说明：ARIMA模型

强化学习