学生建设网站,丰都网站建设报价,wordpress最大附件,长沙网站开发公时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 时序预测 | …时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比。 1.MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM时间序列预测对比; 2.时间序列预测 就是先eemd把原输入全分解变成很多维作为输入 再输入LSTM预测 ; 3.运行环境Matlab2018b及以上输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比 先运行main1_eemd_test进行eemd分解再运行main2_lstm、main3_eemd_lstm再运行main4_compare两个模型对比。 模型搭建 EEMD-LSTM和LSTM集合是两种用于时间序列预测的方法它们结合了经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition, EMD) 和长短期记忆神经网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)。这两种方法都具有一定的优势和适用场景下面对它们进行对比。 EEMD-LSTM EEMD是一种数据分解方法通过将时间序列分解成多个固有模态函数 (Intrinsic Mode Functions, IMF) 和一个剩余项将非线性和非平稳的时间序列转化为多个平稳的子序列。 EEMD能够将时间序列的相关信息提取到不同的IMF中每个IMF代表了时间序列中的不同频率成分。 LSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络能够捕捉长期依赖关系适用于处理时间序列数据。 EEMD-LSTM的基本思路是将原始时间序列通过EEMD进行分解然后将每个IMF作为LSTM的输入利用LSTM模型对每个IMF进行预测最后将预测结果合并得到最终的预测结果。通过构建多个独立的LSTM模型每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测最后将它们的预测结果进行综合例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。优势在于通过建立多个模型可以利用不同的初始化条件和参数组合增加了模型的多样性提高了整体的预测准确性。 对比EEMD-LSTM利用EEMD将时间序列分解成不同频率的子序列然后利用LSTM对每个子序列进行预测最后将预测结果合并。这种方法能够更好地处理非线性和非平稳的时间序列能够提取出不同频率成分的信息。然而EEMD的分解过程可能会引入一些噪声并且需要额外的计算步骤。 LSTM集合通过构建多个LSTM模型利用不同的初始化条件和参数组合增加了模型的多样性提高了预测准确性。这种方法相对简单不需要进行数据分解适用于一般的时间序列预测任务。 程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主回复MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比同等价值程序兑换完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比完整程序和数据下载方式3(订阅《LSTM长短期记忆神经网络》专栏同时可阅读《LSTM长短期记忆神经网络》专栏内容数据订阅后私信我获取)MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比专栏外只能获取该程序。
%% 创建混合LSTM网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% 创建LSTM模型layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% LSTM特征学习lstmLayer(50,Name,lstm1,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)% LSTM输出lstmLayer(optVars.NumOfUnits,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);%% LSTM训练选项
% 批处理样本
MiniBatchSize 128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs 500;options trainingOptions( adam, ...MaxEpochs,500, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,optVars.InitialLearnRate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,400, ...LearnRateDropFactor,0.2, ...L2Regularization,optVars.L2Regularization,...Verbose,false, ...Plots,none);%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
