希望你一切顺利，
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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其他一些结果与CNN和LSTM网络。
标准普尔的每月收盘价
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
你可以从这里下载第一个版本的代码(当前页):
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction.
代码的第二个版本（未来与MLP和LSTM）的代码：
https://dataanalysishresearch.com/product/timeseriesprediction_lstm-m/
代码的第三个版本(未来预测与MLP, LSTM，和CNN)从这里:
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
给我发邮件:abolfazl.nejatian@gmail.com
最好的祝愿,
阿布Nejatian
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这也是
与贝叶斯超参数调谐的时间序列预测
//www.tatmou.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.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction)， MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2018b
兼容R2018A至R2018B
