改进的自适应噪声完备集合经验模态分解——ICEEMDAN信号分解
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改进的自适应噪声完备集合经验模态分解ICEEMDAN信号分解，频谱分析，样本熵SE，ICEEMDAN-SE可自行选择根据样本熵值重构分解的序列。
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【24新算法】CPO-ICEEMDAN基于冠豪猪算法优化改进自适应经验模态分解CPO-ICEEMDAN信号分解，Matlab语言。
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CPO-VMD【24年新算法】冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD变分模态分解，CPO-VMD信号分解。 冠豪猪优化器(Crested Porcupine Op
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ICEEMDAN-SMA-LSSVM功率/风速时间序列预测，基于改进完备集合经验模态分解-黏菌优化算法-最小二乘支持向量机的时间序列预测组合模型。
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集成经验模态分解EEMD信号分解，频谱分析，样本熵SE，EEMD-SE可自行选择根据样本熵值重构分解的序列。
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ICEEMDAN-SSA-GRU改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含GRU、SSA-GRU、ICEEMDAN-SSA-GRU等模型
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LMD信号分解， LMD是一种自适应的信号分解方法，不需要事先对信号的性质做出假设。它可以适应信号的非线性和非平稳特性，并根据信号的局部特征进行分解。
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ICEEMDAN-SSA-BILSTM改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测(含BILSTM、SSA-BILSTM、ICEEM
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经验模态分解EMD, EMD信号分解，频谱分析，样本熵SE，EMD-SE可自行选择根据样本熵值重构分解的序列。
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DBN-ELM基于深度置信网络-极限学习机的数据回归预测，DBN-ELM回归预测，可直接运行，Matlab语言。
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最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，多输入单输出模型。
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变分模态分解VMD信号分解，频谱分析，样本熵SE，VMD-SE可自行选择根据样本熵值重构分解的序列。
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基于鲸鱼算法优化改进自适应经验模态分解WOA-ICEEMDAN，Matlab语言。1.ICEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次
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VMD-GRU/GRU基于变分模态分解和门控循环单元的时间序列预测(含GRU、VMD-GRU模型的对比)。
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VMD-SSA-LSTM基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码。
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CNN-BILSTM-ABKDE区间预测，基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络BILSTM结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测
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ICEEMDAN-SSA-LSTM改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测(含LSTM、SSA-LSTM、ICEEMDAN-SSA-
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完全自适应噪声集合经验模态分解——CEEMDAN信号分解
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基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM回归预测，TCN-LSTM多变量回归组合预测模型，多输入单输出模型。
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EMD-BIGRU/BIGRU基于经验模态分解和双向门控循环单元的时间序列预测(含BIGRU、EMD-BIGRU模型的对比)。
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基于时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制TCN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入模型。matlab代码，202
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【23新算法】DBO-ICEEMDAN基于蜣螂算法优化改进自适应经验模态分解DBO-ICEEMDAN信号分解，Matlab语言。
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CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测， 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合-注意力机制的多输入多输出回归预测，Matlab程序。
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奇异谱分析SSA做信号分解、去噪
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CPO-ELM-ABKDE区间预测，基于24年新算法冠豪猪优化算法优化极限学习机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计）
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DBN-SVM基于深度置信网络-支持向量机的数据回归预测，DBN-SVM回归预测，可直接运行，Matlab语言。
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集合经验模态分解——EEMD信号分解
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【24新算法】冠豪猪算法CPO优化卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM分类预测，CPO-CNN-LSTM多特征分类预测。
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BITCN-BIGRU多变量回归预测，基于双向时间卷积神经网络-双向门控循环单元多变量回归预测(可更换为分类/时序预测，具体私聊)，Matlab代码，可直接运行
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EEMD-SSA-LSTM基于集合经验模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码(含LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、EE
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稳健型经验模态分解REMD数据重构 可输出均方根误差，信噪比，各分解分量的相关系数指标。
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基于经验模态分解和主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测，EMD-PCA-LSTM多维时间序列预测。
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经验模态分解——EMD信号分解
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基于极限学习机ELM回归预测，ELM回归预测，多变量输入模型。
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基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。
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基于最小二乘支持向量机LSSVM回归预测，LSSVM回归预测，多变量输入模型。
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基于时间卷积网络TCN回归预测，TCN多输入多输出预测模型。
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CNN-GRU-ABKDE区间预测，基于卷积神经网络-门控循环单元GRU结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计）
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变分模态分解——VMD信号分解
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基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制CNN-LSTM-selfAttention回归预测，多变量输入模型。matlab代码。