多特征变量序列预测(九)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiGRU-Attention预测模型

news2024/11/17 1:59:21

往期精彩内容：

前言

1 多特征变量数据集制作与预处理

1.1 导入数据

1.2 CEEMDAN分解

1.3 数据集制作与预处理

2 麻雀优化算法

2.1 麻雀优化算法介绍

2.2 基于Python的麻雀优化算法实现

2.3 麻雀优化算法-超参数寻优过程

3 基于Pytorch的CEEMDAN + SSA-BiGRU-Attention 预测模型

3.1 定义CEEMDAN + SSA-BiGRU-Attention预测模型

3.2 设置参数，训练模型

4 模型评估与可视化

4.1 结果可视化

4.2 模型评估

代码、数据如下：

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前言

本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-BiGRU-Attention多特征变量序列预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。

模型整体结构：数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量，使用CEEMDAN算法对风速序列进行分解，然后合并所有的分量和原始数据集变量，形成一个加强的特征输入，通过滑动窗口制作数据集，利用多变量来预测风速。通过麻雀优化算法对SSA-BiGRU-Attention模型进行优化，提取加强后的特征，然后再送入全连接层，实现高精度的预测模型。

风速数据集的详细介绍可以参考下文：

风速预测（一）数据集介绍和预处理_风速预测时序数据-CSDN博客