时间序列分析作为水文、气象等领域的核心研究方法，历经百年发展，已从传统的统计模型演进为融合机器学习与深度学习的综合技术体系。面对ARIMA、GARCH等经典方法，以及小波变换、隐Markov模型等复杂理论，许多研究者常感到无从下手。此外，随着人工智能的兴起，如LSTM、Transformers、Mamba等新兴模型为时间序列预测与异常检测带来了革命性突破，但如何将传统方法与现代AI技术结合，仍是领域内的关键挑战。

为此，本专题系统梳理了时间序列分析的技术脉络：从Pytorch与R语言基础编程入手，逐步深入传统时间序列模型、频域分析、隐状态模型，并拓展至机器学习（如XGBoost、高斯过程）与深度学习（如CNN、GAN、Transformers）的前沿应用。通过水质预测、气温波动估计、水位分类、异常值检测等实战案例，帮助读者不仅掌握方法论，更理解如何在实际科研与工程中灵活运用这些技术，提升对复杂时空数据的分析能力。

第一章 Pytorch以及R语言编程

1.Pytorch及R的安装

2.Python编程语法及主要的科学计算包

3.Pytorch编程中涉及的概念

4.Pytorch使用方法

5.现代R语言的使用方法

6.时间序列建模的流程及注意点

第二章 传统的时间序列模型

1.AR,MA,ARMA模型

2.ARIMA以及季节分解模型

3.GARCH模型及其扩展

4.分数阶差分时间序列模型

案例1：基于季节分解的水质参照状态确定

案例2：太湖叶绿素A的预测

案例3：基于GARCH的气温波动估计

第三章 频域分析及多元时间序列

1.小波变换、离散傅里叶分析及谱密度估计

2.ARIMAX模型

3.向量自回归模型及其贝叶斯版本

4.格兰特因果模型

案例4：基于VAR以及Bayesian VAR的气温回归

案例5：水质的格兰特因果检验

第四章 隐状态及时空数据分析

1.Markov以及隐Markov时间序列模型

2.带有状态转换的GARCH模型

3.基于模态分解的时间序列模型

4.经验函数分解模型

5.连续时间的结构方程模型

案例6：基于隐Markov模型的降雨数据分析

案例7：气压及水质的经验函数分解

案例8：基于模态分解的时间序列预测

案例9：MSGARCH模型的风险估计

第五章 时间序列中机器学习

1.支持向量机回归

2.树模型及其堆叠（Randomforest,孤立随机森林等）

3.XGBoost模型及其变种

4.高斯过程模型

5.模型的可解释性：夏普利值及其推广

案例10：基于XGBoost模型及夏普利值的归因分析

案例11：基于高斯过程的时间序列预测

第六章 前大语言模型的深度学习技术

1.前馈神经网络

2.RNN及其在时间序列中的应用

3.CNN及其在时间序列中的应用

4.LSTM,GRU模型

6.基于概率的LSTM模型

6.对抗神经网络

7.共形预测及置信区间

案例12：前馈神经网络的搭建及优化

案例13：基于CNN的时间序列分类

案例14：基于LSTM的水位预测

案例15：如何估计LSTM预测的置信区间

案例16：基于GAN的异常值检测

第七章 Transformers及其它

1.Transformers原理及其优化

2.时间序列的状态空间

3.Mamba模型原理及其优化

案例17：模态分解与Transformers联合预测

案例18：基于Mamba的序列预测

总结

第一章从编程基础入手，详解Pytorch与R语言的科学计算与建模流程，为后续实践奠定坚实基础。第二章深入传统时间序列模型，包括ARIMA、季节分解与GARCH模型，通过水质参照状态确定、太湖叶绿素预测等案例，展示如何应对趋势性、季节性与波动性数据。

第三章聚焦频域分析与多元时间序列，介绍小波变换、向量自回归（VAR） 与格兰特因果检验，结合气温回归与水因果分析案例，揭示多变量间的动态关联。第四章进一步探讨隐状态模型与时空数据，涵盖隐Markov模型、经验函数分解与连续时间结构方程，助力处理非线性和状态切换的复杂序列。

第五章通过支持向量机、XGBoost、高斯过程等机器学习模型，强调可解释性与归因分析；第六章深入深度学习领域，包括RNN、LSTM、GAN与共形预测，详解水位预测、异常检测及置信区间估计；第七章展望前沿技术，如Transformers、状态空间模型与Mamba，并通过模态分解联合预测案例，展现超长序列建模的创新路径。

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