基于卷积神经网络-双向门控循环单元CNN-BIGRU多输入多输出预测，CNN-BIGRU回归预测。
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基于鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，POA-CNN-LSTM多输入单输出模型。
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基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)分类预测，bayes-CNN-BILSTM多特征输入模型。
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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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卷积神经网络CNN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注意力机制CNN-LSTM-attention-KDE回归区间预测，CNN-LSTM-attention-KDE核密度估计下
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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)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。
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基于径向基神经网络(RBF)的分类预测，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。
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基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，bayes-CNN-GRU时间序列预测，单列数据集。
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基于径向基神经网络RBF多输入多输出预测，RBF多变量回归预测，matlab代码。
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基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)回归预测，bayes-CNN-BILSTM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)回归预测，CNN-BIGRU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(CNN-LSTM)的多输入多输出预测，CNN-LSTM回归预测。
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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)多维时间序列预测，SSA-CNN-BIGRU多变量时间序列预测。
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CNN-GRU-ABKDE区间预测，基于卷积神经网络-门控循环单元GRU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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基于主成分分析-长短期记忆网络回归预测，PCA-LSTM回归预测，多输入单输出的拟合预测。
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测
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基于卷积神经网络-双向门控循环单元-空间注意力机制CNN-BIGRU-SAM-Attention多变量回归预测。
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基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-BIGRU-Attention分类预测，多特征输入模型。matlab代码，2020版
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RIME-CNN-GRU-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合多头注意力机制多维时序预测，多变量输入模型。matla
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基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元(bayes-GRU)的数据回归预测，多变量输入模型。
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基于卷积神经网络-双向门控循环单元网络结合注意力机制CNN-BIGRU-attention-KDE回归区间预测，CNN-BIGRU-attention-KDE核
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RIME-CNN-LSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-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。mat
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基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测，多变量输入模型，matlab代码，要求2019及以上版本。
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基于开普勒算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合多头注意力机制KOA-CNN-GRU-multihead-Attention多维时序预测，多变量输入模型。mat
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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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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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鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络CNN分类预测，POA-CNN分类预测，多输入单输出模型。
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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)回归预测，SSA-CNN-BIGRU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(CNN-BILSTM)时间序列预测
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基于卷积神经网络-门控循环单元结合自注意力机制CNN-GRU-selfAttention回归预测，多变量输入模型。matlab代码。
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基于径向基网络RBF的Adaboost回归预测，RBF-Adaboost回归预测，多输入单输出模型。
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基于贝叶斯(Bayes)优化卷积神经网络(Bayes-CNN)数据回归预测
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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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基于金豺算法优化双向长短期记忆神经网络BILSTM的Adaboost分类预测，GJO-BILSTM-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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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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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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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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EVO-CNN-LSTM-multihead-Attention能量谷算法优化卷积神经网络-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。mat
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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。