单步预测模型最全集合：
CNN、LSTM、Transformer、TCN、KAN、Attention，串行、并行、组合预测模型，EMD、VMD、CEEMDAN分解结合深度学习模型，机器学习预测等 38 个模型集合都在这里：
● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
● 代码风格：jupyter格式（提供vscode、pycharm运行教程）
● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者
● 价格：38个代码模型，全网最低价 139.8
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
包括完整流程数据代码处理：
单步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估（所有全家桶模型会不断加入新的模型，购买后可以免费进行更新！）
全网最低价，入门单步预测最佳教程，下载方式：
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeUmpxq
配有代码、文件介绍：
1 单变量单步预测任务
1.1 任务描述
单变量单步预测，就是只有（用）一个变量 ，用已有的数据去预测未来的数据，每次预测一步
- 输入训练集 变量：变量var-OT
- 对应y值标签为： 变量var-OT
1.2 单变量单步预测预处理
1.3 全家桶中单变量单步预测模型：
2 多变量单步预测任务
2.1 任务描述
多变量单步预测，就是有（用）多个变量的数据去预测某个目标变量未来的数据，每次预测一步
- 输入训练集 变量：所有特征变量（多个）
- 对应y值标签为： 目标变量var-OT
2.2 多变量单步预测预处理
2.3 全家桶中多变量单步预测模型：
2.4 KAN、KAN卷积创新模型
经验之谈（重要）：
为什么单一模型有时候已经达到了比较好的效果，还是需要融入预处理的方法或者其他模块呢？
如此，足够的模块和创新点才能支撑一篇完整的论文或者毕业设计。所以我们推出的高创新、高性能的分类模型能够达成这一目标，以下内容 模型创新点还未发表， 有毕业设计或者发小论文需求的同学必看，模块丰富，创新度高，性能优越！
3 基于Python的高创新预测模型
3.1 组合预测全家桶
代码链接 ：https://mbd.pub/o/bread/ZZmWlp1u
3.2 二次分解——创新模型预测全家桶
代码链接 ： https://mbd.pub/o/works/583969
3.3 麻雀优化算法—创新预测模型全家桶
代码链接 ：https://mbd.pub/o/bread/ZZuWlZxr
3.4 高创新预测模型
独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型
独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型
独家原创 | CEEMDAN-Transformer-BiLSTM并行 + XGBoost组合预测
往期精彩内容：
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型
多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型
多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型
多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU预测模型
END
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