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本程序实现了GPS时间序列小波分析，利用小波方差分析时间序列的周期性，并对GPS时间序列进行了小波分解，去噪，重构。本程序非常实用，对初学者有很好的帮助，也可以在此基础上进行修改，
确定一个时间序列的分形维数。给出一组点，确定其中的分形维数。
读取一个单柱asciiinput文件时间序列得出的嵌入空间以及最大Lyapunov指数依赖于时间的收敛性。所提供的参数输入文件中的点的个数，数据采样时间（正确升级的指数），嵌入延迟
这是很好的工具，为预测，径向基神经网络的遗传算法优化你可以用它来预测时间序列如股票市场。
基于混沌时间序列的volterra只适应滤波器预测程序，可以很好的训练和预测，希望对你们有帮助.
该代码将有助于你得到任何参数的预测。它基于自回归移动平均模型。
cao求重构相空间的嵌入维数的最好方法，和求关联维数的最好方法
基于时间序列模型的预测模型，可以对年周期的观测结果进行分析预测时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方
首先进行数据的归一化，然后计算相空间中第M点与各点的距离，再排序计算相空间中第M点的(m+1)个参考邻近点，再计算第M点的(m+1)个参考邻近点的权P[i]， 再用最小二乘法计算a
基于重标极差(R/S)分析方法基础上的赫斯特指数(H)的研究是由英国水文专家H．E．Hurst(1900—1978)在研究尼罗河水库水流量和贮存能力的关系时，发现用有偏的随机游走(
时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时
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