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时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客
风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客
风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM+ ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)-CSDN博客
包括 完整的风速数据集， 以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行
包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整 组合预测 模型代码、可视化代码、模型评估代码
环境：python 3.9
任何环境安装或者代码问题，请联系作者沟通交流
1.CEEMDAN +(BiLSTM-Attention+ARIMA)组合预测模型
2.CEEMDAN +组合(CNN-LSTM+ARIMA)预测模型
3.CEEMDAN+(Transformer-BiLSTM+ARIMA)组合预测模型
4.CEEMDAN+(CNN-Transformer+ARIMA)组合预测模型
5.基于Python时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
代码全家桶
时序预测模型
1.单步预测模型（一）LSTM
2.单步预测模型（二）CNN-LSTM模型
3.单步预测模型（三）CNN-GRU并行模型
4.Pytorch风速预测：基于EMD-LSTM的预测模型
5.Pytorch风速预测：EMD-Transformer模型
6.风速预测：EMD-LSTM-Attention(基于Pytorch实现)
7.风速预测：EMD-CNN-LSTM模型(基于Pytorch实现)
8.风速预测：EMD-CNN-GRU并行模型(基于Pytorch实现)
轴承故障诊断
1.Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
2.Python轴承故障诊断时频图像处理-短时傅里叶变换STFT
3.Python轴承故障连续小波变换-代码与时频图像分类
4.Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类
5.Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类
6.Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类
7.Python基于EMD-LSTM轴承故障分类
8.Python基于EMD-CNN轴承故障分类
9.Python基于EMD-Transformer轴承故障分类
