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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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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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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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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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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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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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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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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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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基于变分模态分解和秃鹰算法优化最小二乘支持向量机的多变量回归预测，VMD-BES-LSSVM多变量回归预测。MATLAB代码（含LSSVM、VMD-LSSVM、
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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-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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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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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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【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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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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基于经验模态分解和麻雀算法优化支持向量机的多维时间序列预测，EMD-SSA-SVM多维时间序列预测。
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基于时间卷积网络TCN回归预测，TCN多输入多输出预测模型。
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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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基于极限学习机ELM的Adaboost分类预测，ELM-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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集合经验模态分解——EEMD信号分解
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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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基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的多维时间序列预测，VMD-SSA-LSTM多维时间序列预测。
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基于随机配置网络SCN的Adaboost回归预测，SCN-Adaboost回归预测，多输入单输出模型。
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基于极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。
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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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基于支持向量机SVM多输入多输出预测，支持向量机LSSVM回归预测，多输入多输出模型。
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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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麻雀算法SSA优化混合核极限学习机HKELM分的Adaboost分类预测，SSA-HKELM-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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随机配置网络模型SCN的Adaboost分类预测，SCN-Adaboost分类预测，多特征输入模型。
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ARIMA自回归差分移动平均模型时间序列预测，ARIMA时序预测，ARIMA未来预测。
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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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基于鲸鱼算法WOA优化深度混合核极限学习机DHKELM分类预测，WOA-DHKELM数据分类预测，多特征输入模型。
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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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基于麻雀算法优化广义神经网络GRNN的数据分类预测，SSA-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。