【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

一、理论教材类（5 份）

1. 《应用时间序列分析》（第四版） - 王燕（中国人民大学出版社）

入门经典教材，涵盖平稳 / 非平稳序列分析、ARIMA 模型等核心内容，配套案例贴合实际应用。

1. 《应用回归分析》（第四版） - 何晓群、刘文卿（中国人民大学出版社）

系统讲解线性回归、Logistic 回归及模型诊断，理论与案例结合，适合回归基础学习。

1. 《Forecasting: Principles and Practice》（3rd Edition） - Rob J Hyndman

免费开源电子书，涵盖时序预测全流程，从基础方法到机器学习模型均有详解。

1. 《金融时间序列分析》 - Rueyt S. Tsay（机械工业出版社）

侧重金融领域时序应用，含 ARCH/GARCH 等波动率模型，拓展行业实践视角。

1. 《利用 Python 进行数据分析》（第 2 版） - 韦斯・麦金尼

数据处理实操圣经，详解 Pandas、NumPy 在时序与回归数据处理中的应用。

二、在线课程类（6 份）

1. 中国大学 MOOC《时间序列分析》

涵盖平稳性检验、ARIMA 建模、季节调整等核心知识点，配套测验与讨论巩固学习。

链接：https://www.icourse163.org/course/detail.htm?cid=1450785163

1. 中国大学 MOOC《应用回归分析》（上海立信会计金融学院）

以 Python 为工具，讲解线性回归、正则化、Logistic 回归等，提供完整代码与数据集。

链接：https://www.icourse163.org/course/0201LIXIN016-1207403805

1. Coursera《Time Series Forecasting Specialization》（杜克大学）

分 4 门课程，从基础统计方法到 LSTM 深度学习预测，适合循序渐进提升。

1. B 站《Python 时序分析与预测实战》（黑马程序员）

零基础入门，含数据预处理、ARIMA 实现、Prophet 工具应用等实操内容。

1. Kaggle《Intro to Time Series》 交互式课程

通过真实数据集实操，掌握时序趋势、季节性识别与基础预测方法。

1. DataWhale《回归分析入门》 开源课程

含线性回归、多项式回归实战案例，配套代码仓库与社群答疑。

三、实践工具与手册类（5 份）

1. 《Python 时间序列分析手册》（GitHub 开源）

涵盖 Pandas 时序处理、Statsmodels 建模、Matplotlib 可视化全流程代码示例。

1. 《Scikit-learn 回归建模指南》（官方文档中文版）

详解线性回归、随机森林回归等模型参数调优与评估方法。

1. Anaconda+Jupyter 入门手册

数据科学环境搭建教程，含 Python 库安装、代码运行基础操作。

1. 《Prophet 官方文档》（中文版）

Facebook 开源预测工具，适合非平稳、含季节性的时序数据快速建模。

1. 《时间序列预处理实操手册》

含缺失值处理、异常值检测、差分平稳化等关键步骤的代码模板与原理说明。

四、项目案例与数据集类（5 份）

1. 电力需求预测实战项目（DataWhale）

覆盖数据 EDA、特征工程、ARIMA 与 XGBoost 模型对比，附完整代码与结果分析。

1. 房价预测回归项目（Kaggle 经典案例）

含多元线性回归、岭回归应用，侧重特征选择与模型诊断。

1. 空气质量时序预测数据集（UCI 机器学习库）

含 PM2.5 等多指标时序数据，可用于 ARIMA、LSTM 模型练习。

1. 零售销量预测实战

结合季节性调整与 Prophet 模型，适合电商、零售行业场景入门。

1. 股票价格预测入门案例

含时序可视化、移动平均预测、回归分析结合实操，链接金融数据获取 API 教程。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘洁.基于BP神经网络预测孕妇人群感染生殖道沙眼衣原体风险的研究[D].南方医科大学[2025-11-28].

[2] 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.

[3] 吕喜明.MATLAB实验教程与案例分析[M].经济管理出版社,2022.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 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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