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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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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集合经验模态分解——EEMD信号分解
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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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经验模态分解——EMD信号分解
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EMD-GRU/GRU基于经验模态分解和门控循环单元的时间序列预测(含GRU、EMD-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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完全自适应噪声集合经验模态分解——CEEMDAN信号分解
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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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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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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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【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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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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基于分位数回归的双向长短期记忆网络QRBILSTM时间序列区间预测。（主要应用于风速，负荷，功率）
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孤立森林算法(Isolation Forest)异常数据检测可视化，Matlab语言。 1.可用于检测异常数据，效果如图所示，算法新颖。 2.直接替换Exc
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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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麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。
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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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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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SSA-BILSTM/BILSTM时间序列预测对比，基于麻雀算法优化双向长短期记忆网络(SSA-BILSTM)的时间序列预测。
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基于卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)多维时间序列预测，CNN-BIGRU回归预测，多输入单输出模型。
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基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)时间序列预测，bayes-CNN-LSTM时间序列预测，单列数据集。
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基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的时间序列预测。
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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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基于随机森林RF多维时间序列预测，RF多变量时间序列预测，matlab代码。
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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)时间序列预测，SSA-CNN-LSTM时间序列预测，单列数据集。
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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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基于随机森林RF的Adaboost分类预测，RF-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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偏小二乘PLS分类预测，多特征输入模型。
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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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基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多变量时间序列预测，bayes-CNN-BILSTM多维时间序列预测。
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基于支持向量机SVM多维时间序列预测，SVM多变量时间序列预测，matlab代码。
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基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。
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IWOA-LSTM/LSTM时间序列预测对比，基于改进鲸鱼算法优化长短期记忆网络(IWOA-LSTM)的时间序列预测。
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基于高斯过程回归GPR多维时间序列预测，GPR多变量时间序列预测，matlab代码。
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基于门控循环单元(GRU)的数据分类预测，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。
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基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络(WOA-LSTM)的时间序列预测。
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基于麻雀算法(SSA)优化门控循环单元(SSA-GRU)的数据分类预测。
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金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。