时序预测

基于LSTM的温度时序预测本文接【时序预测SARIMAX模型】一文，采用LSTM模型进行平均温度数据预测。具体的背景和数据分析就不做重复说明，感兴趣可以去看上文即可。

机器学习之心

时序预测 | 基于WTC+transformer时间序列组合预测模型（pytorch）WTC+transformer时间序列组合预测模型 WTC,transformer 创新点，超级新。先发先得，高精度代码。预测主模型transformer也可以改其他WTC-former系列，比如WTC-informer/autoformer等等，代码还也可以继续缝合创新点，优化方法。需要的也可以发要求给我定制。 WTC卷积机制是2024年7月15日发表的卷积结构（热乎的超级新，新的不能在新了）。人们尝试通过增加卷积神经网络Q(CNN)内核的大小来模拟视觉变换器(VITs)自注意力模块的全局感受野。然而

扩散模型在时间序列预测中的兴起本文探讨了扩散模型在时间序列预测中的应用。扩散模型在生成式人工智能的各个领域展示了最先进的成果。本文包括扩散模型的全面背景资料，详细说明了它们的调节方法，并回顾了它们在时间序列预测中的应用。分析涵盖了11个具体的时间序列实现，它们背后的直觉和理论，在不同数据集上的有效性，以及彼此之间的比较。这项工作的主要贡献是对扩散模型在时间序列预测中的应用进行了深入的探索，并按时间顺序对这些模型进行了概述。此外，本文还对该领域的现状进行了深刻的讨论，并概述了潜在的未来研究方向。这为人工智能和时间序列分析的研究人员提供了

打酱油的葫芦娃

基于MLP算法实现交通流量预测(Pytorch版)在海量的城市数据中，交通流量数据无疑是揭示城市运行脉络、洞察出行规律的关键要素之一。实时且精准的交通流量预测不仅能为交通规划者提供科学决策依据，助力提升道路使用效率、缓解交通拥堵，还能为公众出行提供参考，实现个性化导航服务，进而提升整个城市的运行效能。然而，交通流量受到众多因素的交织影响，如天气变化、特殊事件、节假日效应、时段特性等，其动态变化规律呈现出显著的非线性、时变性和不确定性，这无疑给预测工作带来了巨大挑战。

机器学习之心

时序预测 | Matlab基于CFBP级联前向BP神经网络时序预测1.Matlab基于CFBP级联前向BP神经网络时序预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 3.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标； 4.运行环境Matlab2018b及以上； 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

神经网络与数学建模

多输入时序预测|GWO-CNN-LSTM|灰狼算法优化的卷积-长短期神经网络时序预测(Matlab)目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：灰狼优化算法：卷积神经网络-长短期记忆网络：

机器学习之心

时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时序预测对比1.Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比，集合经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、集合经验模态分解结合双向长短期记忆神经网络、麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、双向长短期记忆神经网络时间序列预测对比。 2.EEMD-SSA-BiLSTM是一种基于集合经验模态分解（EEMD）、麻雀算法（SSA）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的时间序列预测方法；首先，使用EEMD方法对原始时间序列进行分解，得到

神经网络与数学建模

门控循环单元(GRU)-多输入时序预测目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码：四、完整代码+数据下载：

神经网络与数学建模

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入时序预测目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整程序下载：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），进行数据回归预测