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：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：在matlab中对时间序列进行AR建模后采用卡尔曼滤波对比预测和实际的差别。应用于嵌入式实时信号处理

AR建模 time-series-kalman AR滤波 kelman 卡尔曼-AR

说明：灰色预测模型,用于数据预测,对于大样本数据效果更好,主要用于时间序列分析,以及后续数据趋势的预测  

matlab 预测 灰色

说明：时间序列数据分析中的梅林变换工具，阐述了负荷预测的应用研究,matlab小波分析程序。

梅林变换 小波变换负荷

说明：对一组时间序列的数据进行回归预测，有详细的代码说明，从导入数据，数据归一化，再到交叉验证法，最后是回归预测，非常详细。

matlab 回归 svm 预测

说明：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。

matlab 神经网络 预测

说明：资源描述用svr实现时间序列的预测，（注意：先要安装libsvm工具箱）代码中给出了归一化的过程，结果很好，精度很高，有需要的可以参考一下

matlab 代码 实现 预测 有用 svr

说明：AR模型拟合，定阶与预测，完整m源代码。还有非常详细的描述与注释，适合需要用MATLAB进行时间序列分析的人员使用。也可以在源代码内容上进行修改，获得自己希望的结果。

matlab 源代码 模型 ar 预测 完整

说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，时间序列数据分析中的梅林变换工具，调试通过可以使用，多姿态，多角度，有不同光照。

算法 源码 控制 mpc 预测 好用