时序分解预测|基于变分模态分解VMD双向长短期记忆网络BiLSTM的单变量时间序列预测Matalb程序VMD-BiLSTM

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前言

时序分解预测|基于变分模态分解VMD双向长短期记忆网络BiLSTM的单变量时间序列预测Matalb程序VMD-BiLSTM

一、VMD-BiLSTM模型

VMD-BiLSTM模型详细原理和流程

1. 变分模态分解（VMD）概述

变分模态分解（VMD）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解成一系列具有不同频率的模态。其主要步骤包括：

• 初始化：选择初始模态和相关参数。
• 目标函数定义：定义变分模型的目标函数，通常包括模态的重构和频谱的约束。
• 优化问题求解：通过优化算法（如交替方向乘子法）求解目标函数，得到分解后的模态。
• 迭代：重复优化过程，直到模态分解满足停止准则。

2. 双向长短时记忆网络（BiLSTM）概述

双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种改进的LSTM网络，能够同时捕捉序列数据的前向和后向信息。其主要特点包括：

• 前向LSTM：处理序列数据的从前到后的信息。
• 后向LSTM：处理序列数据的从后到前的信息。
• 融合：将前向和后向的LSTM输出结合，以增强对序列的理解。

3. VMD-BiLSTM模型的流程

1. 信号预处理：

   • 数据收集：获取原始时间序列信号数据。
   • 标准化：对信号进行标准化处理，以适应模型需求。

2. VMD分解：

   • 参数设置：选择VMD的参数，包括模态数量和分解精度。
   • 模态分解：使用VMD将信号分解成多个固有模态函数（IMF）。
   • 模态重构：重构分解后的模态，检查其频谱特性。

3. 特征提取：

   • 特征选择：从VMD分解得到的模态中提取特征，如时域、频域特征。
   • 特征合成：将提取的特征合成用于后续的BiLSTM模型训练。

4. BiLSTM模型构建：

   • 输入层：将VMD提取的特征序列输入到BiLSTM网络。
   • 双向LSTM层：使用双向LSTM处理特征序列，提取前向和后向的信息。
   • 全连接层：将LSTM输出映射到目标标签或分类结果。

5. 模型训练和评估：

   • 训练：使用标注数据训练VMD-BiLSTM模型，优化网络权重。
   • 验证：在验证集上评估模型性能，调整超参数以提升表现。
   • 测试：在测试集上评估最终模型的性能，检查分类或预测准确性。

总结

VMD-BiLSTM模型通过结合变分模态分解和双向LSTM网络，能够有效地处理复杂的时间序列数据。VMD将信号分解为多个模态，有助于捕捉不同频率的信息，而BiLSTM则通过前向和后向处理增强对序列的理解，从而提升模型在分类或预测任务中的性能。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
 

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
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);

%%  数据归一化
[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);

四、代码获取

私信即可 30米

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出