使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。