全网最全预测模型~~130➕时间序列预测组合python代码，回归预测模型python代码
本文整理了136个深度学习与机器学习预测Python代码，涵盖了时间序列预测、回归预测等各类预测模型。
深度学习和机器学习时间序列预测算法包括LSTM、bilstm、gru、bigru、arima、ssa-arima、ceemdan、bp、elm、kelm、knn、mlp、slp、svm、XGBOOST、lightgbm、catboost、rf、lssvm、RNN、SARIMA、transformer、ARIMA-SSA-LSTM、ARIMA-WOA-LSTM、pso-lstm-attention、pso-cnn-lstm-attention、ssa-lstm-attention、ssa-lstm、vmd-dbo-lstm、woa-bigru、biagging、BiGRU、Bigru-Attention、BiLSTM-Attention、cnn-BiLSTM-Attention、svr、rbf、rf、cart、ceemdan、ceemdan-cnn-attention、ceemdan-cnn-lstm、ceemdan-cnn-bigru、ceemdan-cnn-bilstm-attention、vmd、vmd-lstm、vmd-cnn-lstm、vmd-cnn-bilstm-attention、vmd-cnn-bigru等。
多种回归预测模型包含biagging、BiGRU、Bigru-Attention、BiLSTM-Attention、cnn-BiLSTM-Attention、svr、rbf、rf、cart、cnn-bigru、Elm、gradient-boosting、cnn-lstm-attention等。
智能优化算法有蝙蝠（BAT）、非洲秃鹫（AVOA）、布谷鸟（CS）、蜣螂(DBO)、萤火虫(FA)、烟花（FWA）、灰狼（GWO）、哈里斯鹰（HHO）、多元宇宙(MVO)、粒子群(PSO)、正余弦(SCA)、麻雀（SSA）、樽海鞘群（SSA）、鲸鱼（WO）等，用于优化LSTM、LSTM-Attention、bigru、cnn-lstm-attention等。
基础机器学习算法包含线性回归(LR)、逻辑回归、惩罚回归(PR)、判别分析(DA)、朴素贝叶斯（NB）、k近邻、决策树 DT、随机森林RF、梯度提升BOOST、支持向量机SVM、神经网络ANN、主成分分析PCA、聚类分析DBSCAN和k-means、XGBOOST、lightGBM、RVM等。
所有代码搭配运行环境与数据集，数据集运行效果良好，备注清晰，一键运行，适合入门预测学习。
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