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● 数据集：风速数据集， 电力变压器数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
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二次分解——创新预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，BiLSTM-Attention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
3 独家原创 | 高分创新模型
3.1 独家原创 | SCI 1区 高创新预测模型
基于交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型
3.2 高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型
CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型
3.3 独家原创 | 超强组合预测模型！
CEEMDAN +组合预测模型(BiGRU-GlobalAttention + XGBoost)
3.4 独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型
TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型
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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
高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型
独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型
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