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ARMA.zip - ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
test.rar - 用于研究时间序列的方法有AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）这三种模型。而对于一个平稳时间序列预测问题,首先要考虑的是寻求与它拟合最好的预测模型。而模型的识别与阶数的确定则是选择模型的关键。
1.用 迭代生成1000个点（前2个点自定义）。
2.在这1000个点中取800点进行时间序列分析建立合适的模型。
3.利用剩余的200个点进行模型预测，并看其是否匹配，最后校正。
2013061684653145.rar - Matlab代码，实现时间序列的MA模型的属于预测
movave.zip - 滑动平均的matlab代码，可人为设定滑动跨度。
ARMA.zip - ARMA时间序列法预测模型，有示例数据及注释等
AR.rar - 运用自回归滑动平均模型进行预测的matlab
程序
ARIMA.rar - MATLAB ARIMA 模型 做时间序列分析预测
ANN_bp.rar - bp人工神经网络算法的实现，用java代码编写，案例是港口吞吐量预测
BP.rar - 用于BP神经网络算法，可以用于工程预测。
bp.zip - python 实现的bp神经网络预测，数据已经有，可以直接替换，叠加次数还有步长可以自己设置。
神经网络bp算法.rar - 神经网络BP算法基于python实现的源代码程序
bp.zip - 一种BP神经网络的PYTHON代码，可用于简单预测等
BP神经网络.zip - 在葡萄酒制造业中，对于葡萄酒的分类具有很大意义，因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格，采用神经网络做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类，从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给)，每个样本含有13个特征分量(化学成分)，将这178个样本70%做为训练样本，另30%做为测试样本，用训练样本对神经网络分类器进行训练，用得到的模型对测试样本的进行分类标签预测。
bp.rar - bp 神经网络 的应用， 预测交通流量
arima.rar - ARIMA交通流预测程序，利用perms上的数据进行预测
BPalgorithm.rar - 用于流量预测的BP算法，可以实现非线性预测，供参考
bpmatlab.rar - bp神经网络用于预测的matlab程序用于预测各种数据
pre_bp.rar - bp神经网络通用预测程序，matlab2009编写，可直接输入数据。
神经网络.rar - 神经网络做预测，通过数据整理，设置训练与预测数据，从而很好的做出预测