时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

一、基本原理

这个多变量时间序列预测模型结合了多个先进的技术，下面是其详细原理和流程：

1. 变分模态分解（VMD）

原理：

• VMD将时间序列数据分解成若干个固有模态函数（IMFs），以便更好地处理非平稳和非线性数据。
• 变分模态分解通过优化问题来分解数据，利用变分原理寻找具有最大信息量的模态。

流程：

1. 分解：将原始时间序列分解成若干个IMFs。
2. 重建：对每个IMF进行独立建模和预测，最后合成预测结果。

2. 双向时域卷积（BiTCN）

原理：

• BiTCN使用时域卷积来捕捉时间序列中的短期和长期依赖关系。
• 双向卷积层同时考虑过去和未来的信息，以增强模型的预测能力。

流程：

1. 输入层：接受IMFs作为输入。
2. 卷积层：应用卷积核对时间序列进行双向卷积操作。
3. 激活与池化：通过激活函数和池化层提取特征。
4. 输出层：生成时序特征的中间表示。

3. 双向门控单元（BiGRU）

原理：

• BiGRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，增强了捕捉时间序列中长期依赖的能力。
• 双向GRU通过在时间序列的前后方向进行建模，捕捉更多的上下文信息。

流程：

1. 输入层：接收BiTCN提取的特征。
2. 双向GRU层：分别在前向和后向处理序列数据。
3. 门控机制：使用更新门和重置门控制信息流动。

4. 注意力机制（Attention）

原理：

• 注意力机制使模型能够自动聚焦于序列中重要的信息，增强对关键时间点的关注。
• 通过计算不同时间步的权重，提升模型对重要特征的敏感度。

流程：

1. 计算注意力权重：对GRU输出进行加权，计算各时间步的注意力权重。
2. 加权求和：根据注意力权重对时间步进行加权求和，得到加权特征表示。
3. 融合特征：将加权特征与GRU输出融合，形成最终的预测输入。

总结流程

1. VMD分解：将时间序列分解为若干个IMFs。
2. BiTCN提取特征：对每个IMF应用双向时域卷积，提取时间特征。
3. BiGRU建模：使用双向GRU对BiTCN提取的特征进行建模。
4. Attention增强：通过注意力机制对GRU输出进行加权，提升重要特征的影响。
5. 最终预测：融合加权特征，进行最终的时间序列预测。

这种集成方法结合了时域卷积、双向门控机制和注意力机制，旨在提升多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性。

二、实验结果

Matlab版本要求：2023a以上

变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

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