VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM時間序列預(yù)測對比

預(yù)測效果

基本介紹

1.MATLAB實現(xiàn)VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM時間序列預(yù)測對比;
2.單變量時間序列預(yù)測 就是先vmd把變量分解變成很多維分別用BiLSTM預(yù)測 ;
3.運行環(huán)境Matlab2018b及以上，輸出RMSE、R2、MAPE、MAE等多指標對比，
先運行vmdtest，進行vmd分解；再運行VMD_SSA_BiLSTM，三個模型對比；
VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM以及BiLSTM在時間序列預(yù)測中都有其獨特的應(yīng)用和價值。
BiLSTM時間序列預(yù)測
BiLSTM（雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）是一種適用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)，具有記憶長時依賴關(guān)系的能力。它通過雙向結(jié)構(gòu)，更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的動態(tài)特征。在時間序列預(yù)測中，BiLSTM被廣泛應(yīng)用于各種場景，如電力負荷預(yù)測、風速預(yù)測等。其優(yōu)勢在于能夠處理長序列和長期依賴關(guān)系，通過雙向信息流捕捉序列中的上下文信息，從而提高模型性能。
VMD-BiLSTM時間序列預(yù)測
VMD（變分模態(tài)分解）是一種信號處理技術(shù)，能夠?qū)⑿盘柗纸獬啥鄠€本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF代表了信號在不同頻率范圍的振動特征。VMD-BiLSTM模型結(jié)合了VMD和BiLSTM的優(yōu)勢，首先使用VMD對原始時間序列數(shù)據(jù)進行分解，得到多個IMF成分，然后將這些IMF成分作為輸入序列構(gòu)建適合BiLSTM模型的序列數(shù)據(jù)。通過這種方式，VMD-BiLSTM模型能夠更準確地捕捉時間序列數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，提高預(yù)測精度。VMD-BiLSTM模型展現(xiàn)出了良好的預(yù)測性能。通過VMD分解，模型能夠更有效地處理非線性和非平穩(wěn)信號，提高預(yù)測的準確性和可靠性。
VMD-SSA-BiLSTM時間序列預(yù)測
VMD-SSA-BiLSTM模型在VMD-BiLSTM的基礎(chǔ)上引入了SSA優(yōu)化算法。VMD-SSA-BiLSTM模型的優(yōu)勢在于結(jié)合了信號處理、優(yōu)化算法和深度學(xué)習技術(shù)的優(yōu)勢，能夠更有效地處理和預(yù)測具有復(fù)雜動態(tài)特性的時間序列數(shù)據(jù)。通過VMD和SSA的聯(lián)合應(yīng)用，模型能夠更準確地捕捉到信號的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和變化趨勢，而BiLSTM則能夠利用這些信息進行準確的預(yù)測。VMD-SSA-BiLSTM模型在電力負荷預(yù)測、風速預(yù)測等應(yīng)用中具有更高的預(yù)測精度和更強的魯棒性。
總結(jié)
BiLSTM、VMD-BiLSTM和VMD-SSA-BiLSTM在時間序列預(yù)測中都有其獨特的優(yōu)勢和應(yīng)用價值。BiLSTM作為基礎(chǔ)模型，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的動態(tài)特征；VMD-BiLSTM通過引入VMD技術(shù)，提高了模型對時間序列數(shù)據(jù)內(nèi)在特征的捕捉能力；而VMD-SSA-BiLSTM則進一步引入了SSA優(yōu)化算法，使得模型在復(fù)雜動態(tài)特性的時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測中表現(xiàn)出更高的預(yù)測精度和魯棒性。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的模型進行預(yù)測。

程序設(shè)計

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式私信回復(fù)VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM時間序列預(yù)測對比。

X = xlsread('北半球光伏數(shù)據(jù).xlsx');save origin_data XL=length(X);%采樣點數(shù),即有多少個數(shù)據(jù)
t=(0:L-1)*Ts;%時間序列
STA=0; %采樣起始位置，這里第0h開始采樣%--------- some sample parameters forVMD：對于VMD樣品參數(shù)進行設(shè)置---------------
alpha = 2500;       % moderate bandwidth constraint：適度的帶寬約束/懲罰因子
tau = 0;          % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement)：噪聲容限（沒有嚴格的保真度執(zhí)行）
K = 5;              % modes：分解的模態(tài)數(shù)
DC = 0;             % no DC part imposed：無直流部分
init = 1;           % initialize omegas uniformly  ：omegas的均勻初始化
tol = 1e-7         
%--------------- Run actual VMD code:數(shù)據(jù)進行vmd分解---------------------------
[u, u_hat, omega] = VMD(X(:,end), alpha, tau, K, DC, init, tol);%  重構(gòu)數(shù)據(jù)集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i + kim + zim - 1,:)];
end% 訓(xùn)練集和測試集劃分
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%  數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501