希望你做得很好，
时间序列数据准备视频教程第1部分，
https://youtu.be/gkt8hsoj0ce.
代码和结果输出，第2部分，
https://youtu.be/g1kcwoxze6a.
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使用CNN和LSTM网络的其他一些结果。
标准普尔的月收盘价
https://ibb.co/y5hhr71
每月澳大利亚销售红酒Jan1980Jul1995
https://ibb.co/4nlwqhm.
每年的美国事故
https://ibb.co/9zw0brx.
全球冰量
https://ibb.co/8xst4mg
您可以从此处下载第一个版本的代码（当前页面）：
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction.
代码的第二个版本（未来与MLP和LSTM）从这里：
https://dataanalysishresearch.com/product/timeseriesprediction_lstm-m/
代码的第三个版本（未来与MLP，LSTM和CNN）的代码（未来 -
https://dataanalysishresearch.com/product/timeseriesprediction_cnn_lstm/
这是我的网站，您可以找到有关来自那里的时间序列的有用信息：
。
还有一个杂交C-LSTM，这里呈现贝叶斯优化
。
如果您有疑问或想改进代码，请不要犹豫
邮寄给我：Abolfazl.nejatian@gmail.com
祝福，
亚福夫尼贾马亚人
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这也是
与贝叶斯超参数调谐的时间序列预测
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/87137-lstm -time-series-prediction-with-bayesian -optimization.
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引用
Abolfazl Nejatian（2021）。时间序列预测（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction），Matlab中央文件交换。检索到。
Matlab释放兼容性
用R2018B创建
兼容R2018A至R2018B
