说明：对两个时间序列的交叉普分析，分析时间序列在不同周期上的相关性

说明：经济金融时间序列相关计算的matlab代码

说明：用于时间序列的预测，包含序列特征描述、平稳性检验、序列周期判断、季节因子提取、指数平滑预测、及ARIMA预测

说明：本程序为滑动平均法处理气象时间序列资料，通过本程序能够直接计算出滑动平均后的结果，通过滑动平均能够过滤小波动对时间序列数据的影响。

说明：张晓峒的高级计量经济学资料，讲的比较详细，包括时间序列分析的大部分模型

说明：基于matlab的小波神经网络的时间序列计算，欢迎大家使用。

说明：利用了weka的机器学习系统,用于multivariate时间序列分类

说明：CAO、FNN算法计算混动时间序列的延迟时间

说明：混沌时间序列多步自适应预测方法，非常有用，采用自适应算法，比局部算法要准确

说明：信息熵的matlab源代码，用于时间序列的分析

说明：混沌时间序列的分析和应用，对于混沌研究者很有用的一本书

说明：DFA方法，检测非平稳时间序列的波动性，用的非常普遍的方法，一种快速计算方法

说明：用于时间序列的去噪以及预测，基于独立成分分析的最小二乘时间序列方法。

说明：matlab做时间序列分析的一本非常好的参考书。matlab在时间序列分析中的应用。

说明：离散时间序列的编写源代码，包含各种常用的离散时间序列，简单实用

说明：copula时间序列模型在金融领域的应用

说明：一本关于非线性时间序列分析的书籍，本来论坛有人上传过，但不能下载了。

说明： Inclan和Tiao(1994) 提出的迭代累积平方和算法（ICSS）是对变点检验的一种比较成熟方法。该算法假定时间序列在开始一段时间内呈现出平稳性方差，直到方差发生突变才会改变其波动水平，随后又保持一个方差直到下一个突变反复重复上述过程，就能得到未知数目的方差突变时间。

说明：用matlab实现基于时间序列的最小二乘支持向量机预测，代码简单易懂，适合初学者使用

说明：《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第23个例子，案例23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测。希望对大家有一定的帮助！

说明：matlab软件实现GPS时间序列数据的周期项提取功能。

说明：经验正交法求特征值、特征向量和时间序列，并结果输出到文本文件

说明：本书简明扼要地介绍了时间序列及其相关领域的基本概念和基本理论，对ARMA序列预测、时间序列的统计分析、时间序列的时频分析和时间序列的小波变换等给出了有关分析计算方法，结合MATLAB编程应用，介绍了MATLAB时间序列分析有关函数的功能和用法，阐述了如何利用这些函数解决工程应用中的问题。

说明：FORTRAN 编写的小波变换程序，可以对一个时间序列的不同尺度的周期进行分析。

说明：水文趋势、突变点分析的matlab相关程序——水文时间序列变点分析的贝叶斯方法

说明：运用hurst指数检验水文时间序列是否具有趋势性（单组数列&多组数列矩阵形式）

说明：非线性和非平稳时间序列突变检测的新方法—BG分割算法

说明：计算时间序列的延迟时间，有例子，一看就明白啊！

说明：时间序列工具箱,包含大量的时间序列处理函数，非常好用的工具箱！

说明：一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：1.如果观察值的长期趋势变动接近稳定的常数，应取居中α值(一般取0.6—0.4)使观察值在指数平滑中具有大小接近的权数；2.如果观察值呈现明显的季节性变动时，则宜取较大的α值(一般取0.6一0.9)，使近期观察在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；3.如果观察值的长期趋势变动较缓慢，则宜取较小的α值(一般取0.1—0.4)，使远期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。在确定预测值时，还应加以修正，在指数平滑值S，的基础上再加一个趋势值b，因而，原来指数平滑公式也应加一个b。