说明：该文介绍了时间序列经典方法，ARMA，ARIMA，AR模型用于解决各种平稳预测问题，并且附上了相应的程序，方便读者运用

site:www.pudn.com ARMA-预测 AR预测程序 时间序列ARMA ARMA-ARIMA

说明：matlab时间序列信号处理，自回归滑动平均模型

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说明：时间序列预测ARIMA模型，这是一种基于风速数据的预测程序。

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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：时间序列,指数平滑法,灰色GM(1,1)模型,运用最优加权组合模型和经验加权组合模型

组合模型 灰色时间 指数加权 组合模型 指数平滑法

说明：灰色预测模型的matlab程序，用于对时间序列做预测。

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说明：应用于测绘变形监测数据处理、自然灾害预测评价、时间序列分析、数据分析、大学生数学建模模型解算、毕业设计论文书写等领域。 关键技术 采用Matlab语言编写各个模型，将其封装成函数，应用时直接修改文件名即可使用。代码不仅实现模型的解算，还包含了误差分析等功能。

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说明：ar模型的一个例子，详细描述了时间序列预测的步骤，且成功实现预测功能

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说明：数学建模基本模型（完整版）

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说明：2017数学建模必备模型大全

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