传统时间序列预测模型（如ARIMA、单一LSTM）在面对多尺度特征（如长周期、短周期、噪声混杂）和非线性动态（如突变、趋势漂移）时表现受限，尤其对以下场景效果不佳：强噪声干扰：工业传感器信号中的高频噪声掩盖真实模式多季节性与趋势耦合：如电力负荷数据（日周期+周周期+节假日趋势）长期依赖与短期波动并存：如股票价格序列针对以上问题，本期提出一种基于STL+VMD二次分解，Informer-LSTM的并行预测模型，该创新模型通过二次分解与混合架构，实现了复杂时间序列的多层次建模，为高精度预测提供了

本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（文末附数据集），更新CNN、LSTM、LSTM-Attention、Transformer-BiLSTM、CNN-BiLSTM-Attention等模型的可视化分析！

本文基于某时间序列分类任务数据集，介绍一种融合快速傅里叶变换FFT，基于时频特征融合的FFT-CNN-BiGRU-Attention创新分类模型。

本期我们更新 Informer 相关预测模型合集，增添关于特征重要性的分析！

本期我们推出基于 Python 的时间序列分类任务模型合集：基于LSTM、CNN、TCN、Transformer、CNN-LSTM、XGBoost、SVM、FFT-CNN-Transformer等系列分类模型全家桶，并提供丰富的学习资料

本期我们继续更新预测合集：新增基于 VMD 滚动分解+Transformer-GRU 并行的预测模型

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于 LSTM 预测模型的 SHAP 可视化分析教程。

本文基于2024-1-1到2024-10-26的上证指数收盘价格历史数据（文末附数据集），先经过数据预处理和制作加载，然后通过 Pytorch 实现 LSTM 模型对未来10个交易日收盘价格的预测。

本期我们继续更新预测合集：新增马里兰大学(CALCE)的锂电池寿命数据集相关预测模型，提供LSTM、CNN、GRU、TCN、Transformer、CNN-Transformer、CNN-LSTM等系列预测模型全家桶：

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的TCN-Transforme预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于KANConv-GRU并行网络的多步预测模型。

本期基于某风电功率数据集，提出一种Informer-+BiGRU-GlobalAttention并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于 Seq2Seq 网络的多步预测模型。

本期推出一种基于输入信息编码和改进全局注意力机制的LSTM预测模型，提供时间序列数据的位置编码 + 时间编码的接口，可在往期任何模型中加入这种输入信息的编码！

在时序预测论文中，单个数据集说服力明显不够，使用多样化的数据集进行模型训练和验证已成为提升模型性能和适应性的关键，为了方便大家学习模型，我们更新了不同领域多个数据集可视化、预测相关代码（每个预测模型都有如下文件，在多个数据集上进行展示）

本期基于某风电功率数据集，提出一种Informer+TCN-SENet并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！

7 代码、数据整理如下：点击下方卡片获取代码！

回归预测全家桶大更新：把 KAN 网络应用到回归预测模型里面，我们新增了关于KAN、CNN-KAN、LSTM-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN、GRU-KAN、CNN-LSTM-KAN等预测模型，实现了高精度的预测。帮助大家把握热点，早日发文！

全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！

本期基于某风电功率数据集，推出一种Informer-LSTM并行预测模型，在单步预测任务中预测效果提升明显！

本期我们继续更新多步预测全家桶，现全家桶模型已达26个，性价比极高！此次新增关于单变量多步预测、多特征变量多步预测的组合预测模型

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于鲸鱼优化算法的WOA-CNN-BiLSTM多特征多步预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用鲸鱼优化算法对CNN-BiLSTM模型参数进行搜索优化，来实现精准预测。

点击下方卡片获取代码！

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM-KAN网络的单步预测模型。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多特征-多步预测模型。

本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（文末附数据集），介绍一种全家桶中超强回归预测模型XGBoost。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM网络的多步预测模型。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于鲸鱼优化算法的WOA-CNN-BiLSTM多特征多步预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用鲸鱼优化算法对CNN-BiLSTM模型参数进行搜索优化，来实现精准预测。

本文基于 Kaggle平台——洪水数据集的回归预测（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的回归预测模型。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型（Transformer-BiLSTM并行 + XGBoost）的方法，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解，接着利用Transformer-BiLSTM并行模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模，最终通过集成方法结合两者的预测结果。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。

为深度学习模型命名是一门重要的艺术，尤其是在论文和比赛中。一个好的模型名称不仅应该简洁易懂，还应传达模型的核心概念、特点或创新。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型（CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost）的方法，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解，接着利用CNN-GRU-GlobalAttention模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模，最终通过集成方法结合两者的预测结果。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于Transformer-BiGRUGlobalAttention-CrossAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种融合时空特征的BiTCN-Transformer并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型（CNN-Transformer + XGBoost）的方法，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解，接着利用CNN-Transformer模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模，最终通过集成方法结合两者的预测结果。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于交叉注意力融合时空特征的BiTCN-BiGRU并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

二次分解——创新预测模型

本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的CNN-LSTM时空特征提取预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。