有关时间序列预测的中文文献

以下是关于时间序列预测的中文文献：

1. 林大贤. (2013). 时间序列分析方法及应用. 北京: 科学出版社.
2. 何琳, 刘宝玲, & 王清. (2015). 时间序列分析与预测. 北京: 化学工业出版社.
3. 陈希孺. (2015). 时间序列分析与预测. 北京: 中国人民大学出版社.
4. 郭振华. (2019). 时间序列分析与预测. 北京: 机械工业出版社.
5. 张俊, & 王煜祥. (2019). 时间序列分析及应用. 北京: 电子工业出版社.

这些文献都是关于时间序列预测的基础理论、方法和应用方面的优秀参考资料。您可以根据自己的需求，选择其中一本或多本进行阅读和学习。

相关问题

有关时间序列预测的文献

以下是一些有关时间序列预测的文献：

1. "Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples" by Robert H. Shumway and David S. Stoffer
2. "Forecasting: Principles and Practice" by Rob J Hyndman and George Athanasopoulos
3. "Introduction to Time Series Analysis and Forecasting" by Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, and Murat Kulahci
4. "Time Series Analysis: Forecasting and Control" by George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, and Gregory C. Reinsel
5. "Applied Time Series Analysis for the Social Sciences" by James D. Fearon and Andrew Gelman
6. "Time Series Analysis with Applications in R" by Jonathan D. Cryer and Kung-Sik Chan
7. "Time Series: Theory and Methods" by Peter J. Brockwell and Richard A. Davis
8. "Time Series Data Analysis Using EViews" by I. Gusti Ngurah Agung
9. "Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach" by Rob J Hyndman, Anne B Koehler, J Keith Ord, and Ralph D Snyder
10. "Time Series Analysis and Forecasting: Selected Topics" by Anne B Koehler, J Keith Ord, and Ralph D Snyder

时间序列预测matlab时间序列预测工具箱

对于时间序列预测，Matlab提供了一个时间序列预测工具箱（Time Series Forecasting Toolbox），它包含了一系列用于时间序列分析和预测的函数和工具。这个工具箱提供了多种模型和方法，可以用于建立预测模型、评估模型的性能，并进行预测。

工具箱中包含了一些常用的时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归整合滑动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型等。你可以根据你的数据特点选择合适的模型，并使用工具箱中的函数进行建模和预测。

除了基本的模型拟合和预测功能外，工具箱还提供了一些辅助函数，如模型参数估计、模型识别、模型评估等。这些函数可以帮助你对时间序列数据进行更全面的分析和预测。

要使用时间序列预测工具箱，你需要安装Matlab软件，并在Matlab命令窗口中加载工具箱。加载后，你可以使用工具箱提供的函数进行时间序列预测的相关操作。详细的使用说明和示例可以在Matlab官方文档中找到。