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时间序列预测存在的问题

 现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证

 利用时间序列分解算法存在信息泄露的问题：有人用emd+lstm对时间序列进行预测，是否存在原理上的问题? - 知乎

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第一章：必备基础

时间序列预测 — 时间序列预测研究综述

时间序列预测 — 预测数据集(负荷、风电、光伏、销量等)

时间序列预测 — 理解单变量与多变量

时间序列预测 — 时间序列预测存在的问题：真正预测未来值？

时间序列预测 — 时间序列数据预处理

时间序列预测 — 时间序列数据特征工程

时间序列预测 — 时间序列数据可视化：写论文必备

时间序列预测 — 时间序列数据分析：写论文必备

第二章：统计学习方法

时间序列预测 — ARIMA模型原理

时间序列预测 — ARIMA实现单输入单输出负荷预测

第三章：机器学习方法

时间序列预测 — LightGBM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — XGBoost实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — LSSVM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — MLP实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — ELM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — CatBoost实现多变量多步负荷预测

第四章：深度学习方法

时间序列预测 — GRU实现多变量多步负荷预测(Tensorflow) 

时间序列预测 — LSTM实现单变量滚动风电预测(Tensorflow)

时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

时间序列预测 — BP实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)

时间序列预测 — ARIMA-LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)

时间序列预测 — CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)

时间序列预测 — MLP-LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)

第五章：Transformer模型方法

时间序列预测 — Transformer模型原理

时间序列预测 — Transformer源码详解与运行

时间序列预测 — Transformer实现多变量负荷预测(PyTorch)

时间序列预测 — Informer模型原理

时间序列预测 — Informer源码详解与运行

时间序列预测 — Informer实现多变量负荷预测(PyTorch)

时间序列预测 — Autoformer模型原理

时间序列预测 — Autoformer源码详解与运行

时间序列预测 — Autoformer实现多变量负荷预测

时间序列预测 — CNN-Attention实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — LSTM-Attention实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测

第六章： 时间序列分解方法

时间序列预测 — 小波分解模型原理

时间序列预测 — VMD模型原理

时间序列预测 — EEMD模型原理

时间序列预测 — CEEMDAN分解模型

时间序列预测 — 时间序列分解存在的信息泄露问题

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多单变量

时间序列预测 — CEEMDAN-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — EMD-VMD-LSTM实现多变量多步负荷预测

第七章： 优化算法改进方法

时间序列预测 — (蝙蝠) BAT-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — (遗传) GA-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — (鲸鱼) WOA-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — (萤火虫) FA-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — (粒子群) PSO-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — (麻雀搜索) SSA-GRU实现多变量多步负荷预测

第八章： 残差修正改进方法

时间序列预测 — ARIMA-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — ARIMA-CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — ARIMA-WOA-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — ARIMA-WOA-CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — ARIMA-LSTM-attention 实现多变量多步负荷预测

时间序列预测 — MLP-LSTM实现多变量多步负荷预测

第九章： 时间序列预测竞赛案例

时间序列预测 — (竞赛1) ‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛