时间序列混合智能辨识、建模与预测
图书信息
书名：时间序列混合智能辨识、建模与预测作者：刘辉
包装：平装胶订
开本：16
页数：412页
全文字数：522000
出版社：科学出版社
出版时间：2020-03-01
图书简介
《时间序列混合智能辨识、建模与预测》提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法，分四篇共16章。优秀篇阐述了时间序列分析的重要性，从文献计量学的角度对时间序列的新国际研究进展进行了归纳总结；第二篇介绍了铁路沿线风速混合智能辨识、建模与预测理论方法，包括基于特征提取的GMDH神经网络、长短期记忆深度网络、卷积门限循环单元网络、Boosting集成预测和Stacking集成预测模型；第三篇提供了智慧城市大气污染物浓度的特征分析方法及浓度时间序列建模与预测模型，包括点预测、区间预测、聚类混合预测和时空混合预测等理论；第四篇对金融股票价格时间序列进行特征提取与混合预测，包括贝叶斯统计预测模型、BP/Elman/RBF等神经网络预测模型、CNN/LSTM/BiLSTM等深度网络预测模型。
推荐理由
《时间序列混合智能辨识、建模与预测》提供了一系列时间序列辨识、建模和预测的方法，且给出各种模型的实际应用实例，对于科研工作者、数据分析师以及金融工作人员有很大的实际应用价值。该书不仅对传统的时间序列方法进行了全面系统的总结，还深入研究了深度学习在时间序列方面的应用。如果你正在寻找一本关于时间序列混合智能辨识、建模与预测方面的全面性参考书，那么这本书将是一个不错的选择。
