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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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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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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VMD-GRU/GRU基于变分模态分解和门控循环单元的回归预测(含GRU、VMD-GRU模型的对比)。
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ICEEMDAN-SMA-SVM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-支持向量机的时间序列预测组合模型。
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RIME-VMD霜冰优化算法(RIME)优化VMD变分模态分解，RIME-VMD信号分解。
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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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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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【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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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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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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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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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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VMD-BILSTM/BILSTM基于变分模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、VMD-BILSTM 模型的对比)。
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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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基于时间卷积网络TCN时间序列预测，TCN单变量预测模型，单输入单输出模型。
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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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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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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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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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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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【Transformer-LSTM时序预测】Transformer-LSTM单变量时间序列预测，基于Transformer-LSTM单变量输入模型。matlab
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集合经验模态分解——EEMD信号分解
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基于随机配置网络SCN的Adaboost回归预测，SCN-Adaboost回归预测，多输入单输出模型。
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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。
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基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)时间序列预测，bayes-CNN-BIGRU时间序列预测。
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基于时间注意力机制Attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention回归预测，多输入单输出模型。
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CNN-RVM多变量回归预测，基于卷积神经网络-相关支持向量机RVM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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NRBO-XGBoost基于牛顿-拉夫逊优化算法优化XGBoost的数据分类预测，+交叉验证，可直接运行，调用C语言工具箱，Maltab语言。
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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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基于极限学习机ELM的Adaboost分类预测，ELM-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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随机配置网络模型SCN的Adaboost分类预测，SCN-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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随机配置网络模型SCN回归预测，SCN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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基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的多维时间序列预测，VMD-SSA-LSTM多维时间序列预测。
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古堡1通用卡墙教程改进
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CPO-SVM-ABKDE区间预测，基于24年新算法冠豪猪优化算法优化支持向量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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基于鲸鱼算法WOA优化深度混合核极限学习机DHKELM分类预测，WOA-DHKELM数据分类预测，多特征输入模型。
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基于分位数回归的长短期记忆网络QRLSTM时间序列区间预测。（主要应用于风速，负荷，功率）
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SSA-LSTM/LSTM时间序列预测对比，基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)的时间序列预测。
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基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)多维时间序列预测，bayes-LSTM多变量时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。