【一共21份资源】【入门学习】【打包带走】时序+回归+预测入门学习附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 《深入浅出时间序列分析》：详细介绍时间序列的基本概念、常见模型（如 ARIMA 等）及其原理，通过大量示例帮助理解，适合零基础入门。

1. 《回归分析实战教程》：从简单线性回归到多元回归，逐步深入讲解回归分析方法，结合实际数据集进行案例实操，快速掌握回归模型构建与应用。

1. 《预测分析核心方法解读》：系统梳理预测分析的各类核心算法，包括时间序列预测、回归预测等，阐述其在不同场景下的应用要点。

1. 《Python 时间序列分析实战》：基于 Python 语言，通过代码示例演示如何利用 pandas、statsmodels 等库进行时间序列数据处理、模型拟合与预测，理论与实践结合紧密。

1. 《R 语言回归分析案例集》：以 R 语言为工具，提供丰富的回归分析案例，涵盖线性回归、逻辑回归等，帮助读者熟悉 R 在回归分析中的应用流程。

1. 《预测建模基础》：讲解预测建模的基础步骤，从数据准备、模型选择到评估优化，为构建准确的预测模型提供指导。

1. 《时间序列可视化技巧》：介绍如何通过图表（如折线图、自相关图等）有效可视化时间序列数据，辅助分析与理解数据特征。

1. 《回归模型诊断与优化》：深入探讨回归模型的诊断方法，如残差分析等，并给出优化模型性能的实用技巧。

1. 《预测分析项目实战指南》：以实际项目为背景，详细阐述预测分析项目从需求分析到最终交付的全流程，提供项目实践经验与思路。

1. 《基于深度学习的时间序列预测》：介绍深度学习在时间序列预测中的应用，如 LSTM、GRU 等模型，拓展时间序列预测的技术手段。

1. 《多元回归分析进阶》：在基础多元回归的基础上，深入讲解逐步回归、岭回归等进阶方法，提升回归分析的精度与可靠性。

1. 《预测分析中的数据预处理技巧》：着重讲解预测分析前的数据清洗、特征工程等关键预处理步骤，为后续模型训练奠定良好基础。

1. 《时间序列季节性分析》：专门针对时间序列中的季节性特征进行分析，介绍如何识别与处理季节性因素，提高预测准确性。

1. 《回归分析在商业决策中的应用》：结合商业案例，阐述回归分析在市场预测、销售分析等商业场景中的实际应用，体现其商业价值。

1. 《预测分析中的不确定性评估》：讲解如何评估预测结果的不确定性，如置信区间计算等，使预测结果更具可信度。

1. 《Python 预测分析库详解》：全面介绍 Python 中用于预测分析的各类常用库，如 scikit - learn 等，深入讲解库的功能与使用方法。

1. 《时间序列异常检测》：介绍时间序列数据中异常值的检测方法，保障数据质量，提高预测模型的稳定性。

1. 《回归分析与因果推断》：探讨回归分析与因果推断之间的关系，帮助读者正确理解回归结果，避免因果关系误判。

1. 《预测分析可视化工具应用》：介绍 Tableau、PowerBI 等可视化工具在预测分析结果展示中的应用，使分析结果更直观呈现。

1. 《时间序列组合预测方法》：讲解如何将多种时间序列预测方法进行组合，发挥不同方法优势，提升预测精度。

1. 《基于大数据的预测分析》：探讨如何利用大数据技术进行大规模数据的预测分析，适应大数据时代的需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈小强.神经网络方法在灌区需水量预测中的应用研究[J].新疆农业大学, 2010.

[2] 万伦来,干俊峰,余晓钰.基于Matlab的时序全局主成分分析方法及应用[J].华东经济管理, 2010(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1007-5097.2010.01.036.

[3] 孟娜,周以齐.基于Matlab的时序数据两种建模和预测方法比较[J].山东农业大学学报：自然科学版, 2006, 37(3):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-2324.2006.03.034.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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