【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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lstm+随机注意力机制时间序列预测 完整代码数据
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【论文创新点】不丢精度，高效涨点！时序+注意力模块的创新使预测误差暴跌36%！
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【BITCN-BILSTM多特征分类预测】基于双向时间卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络多特征分类预测(可更换为分类/时序预测，具体私聊)，Matlab代码，
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lstm+informer时间序列预测项目实战
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制CNN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入模型。matlab代码
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基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制CNN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入模型。matlab代码，202
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【即插即用】时间序列+注意力模块的创新，让预测误差狂降36%，模型性能和准确性飙升！
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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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基于极限梯度提升树XGBoost多维时间序列预测，XGBoost多变量时间序列预测模型，多列数据输入模型。
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基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。
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基于时间注意力机制TPA-Attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。
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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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时间序列数据结合深度学习必学的三大基础模型框架：RNN、CNN、Transformer
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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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基于核极限学习机KELM多维时间序列预测，KELM多变量时间序列预测，matlab代码。
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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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基于长短期记忆网络LSTM多变量时间序列预测，长短期记忆网络(LSTM)多维时间序列预测，MATLAB代码。
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基于贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制bayes-CNN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入模型。m
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基于贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制bayes-CNN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入
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BITCN-BILSTM-multihead-Attention多变量回归预测，基于双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。mat
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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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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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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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EMD-SSA-BILSTM基于经验模态分解和麻雀算法优化双向长短期记忆网络的时间序列预测。
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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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【Transformer-LSTM分类预测】Transformer-LSTM多特征分类预测，基于Transformer-LSTM多特征输入模型。matlab代码
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TCN+itransformer时间序列预测源码
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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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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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基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。
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性能翻倍！LSTM+Transformer王炸创新，荣登Nature，精度高达95.56%！！整理11种融合创新方案！机器学习|深度学习|计算机视觉
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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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基于时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络TCN-BILSTM回归预测，TCN-BILSTM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)多变量时间序列预测，CNN-BILSTM-Attention多维时
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ggplot2可视化时间序列图
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RIME-CNN-BILSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测，多变量输入模型
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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)。