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基于极限学习机ELM多维时间序列预测，ELM多变量时间序列预测，matlab代码。
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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。
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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BP神经网络多维时间序列预测，BP神经网络多变量时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极
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基于时间注意力机制Attention结合门控循环单元GRU多维时间序列预测，GRU-Attention时间序列预测，多输入单输出模型。
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基于海鸥算法优化极限学习机(SOA-ELM)的时间序列预测, matlab代码。
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基于黏菌算法优化最小二乘支持向量机(SMA-LSSVM)的时间序列预测。
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基于麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)的时间序列预测，matlab代码。
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基于粒子群算法优化核极限学习机(PSO-KELM)的时间序列预测，matlab代码。
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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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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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基于黏菌算法优化核极限学习机(SMA-KELM)的时间序列预测，matlab代码。
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麻雀算法SSA优化ELM极限学习机回归预测，SSA-ELM回归预测
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基于秃鹰算法优化BP神经网络(BES-BP)的时间序列预测，matlab代码。
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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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基于自回归移动平均模型(ARMA模型)时间序列预测
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BITCN-LSTM-multihead-Attention多变量回归预测，基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代
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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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自回归差分移动平均模型ARIMA时间序列预测
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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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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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基于门控循环单元GRU多变量时间序列预测，门控循环单元GRU多维时间序列预测，多变量输入模型。
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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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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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基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， GWO-HKELM数据回归预测，多变量输入模型。
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RVM多变量回归预测，基于相关支持向量机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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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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基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)的多维时间序列预测，CNN-GRU回归预测，要求2020及以上版本。
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基于递归神经网络Elman时间序列预测，MATLAB代码。
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基于卷积神经网络(CNN)时间序列预测
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基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，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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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，SSA-CNN-BILSTM多变量时间序列预测。
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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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基于贝叶斯线性回归(bayesian)的数据回归预测，多变量输入模型，MATLAB代码。
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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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基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。