基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行
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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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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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经验模态分解——EMD信号分解
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EMD-GWO-SVR基于经验模态分解和灰狼算法优化支持向量机的时间序列预测MATLAB代码。(含SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、EMD-GWO-SVR
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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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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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EMD-BILSTM/BILSTM基于经验模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、EMD-BILSTM模型的对比)。
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基于经验模态分解和核主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测，EMD-KPCA-LSTM多维时间序列预测。MATLAB代码（含LSTM、EMD-LSTM、EM
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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
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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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完全自适应噪声集合经验模态分解——CEEMDAN信号分解
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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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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时间序列预测(含GRU、VMD-GRU模型的对比)。
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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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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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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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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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基于变分模态分解和白鲸算法优化双向长短期记忆网络的多维时间序列预测，VMD-BWO-BILSTM多维时间序列预测。MATLAB代码（含BILSTM、VMD-BI
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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-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(含LSTM、VMD-BILSTM、VMD-SSA-LSTM等
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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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基于主成分分析(PCA)的分类数据降维可视化，matlab代码，数据特征降维。
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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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主成分分析PCA,(主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征)
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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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【NRBO-Transformer-LSTM多维时序预测】NRBO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测，基于NRBO-Transformer-L
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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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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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基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测，多特征分类预测。
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【原创】TCN-LSTM多输入多输出回归预测，基于时间卷积网络(TCN)-长短期记忆网络(LSTM)多输入多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行。
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基于阿基米德算法优化变分模态分解的门控循环单元AOA-VMD-GRU分类预测，AOA-VMD-GRU分类预测。
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基于灰狼算法GWO优化深度混合核极限学习机DHKELM分类预测，GWO-DHKELM数据分类预测，多特征输入模型。
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)分类预测，matlab代码，2020版本及以上。
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基于广义神经网络GRNN的数据分类预测，GRNN分类预测，多特征输入单输出的二分类及多分类模型，MATLAB2018以上。
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【2024】BKA-CNN-SVM回归，基于黑翅鸢优化算法(BKA)-卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的数据回归预测(可更换为单变量和多变量时序预测
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灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。
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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Relieff(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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贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。