CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型

最新推荐文章于 2025-05-31 23:59:21 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 23:59:21 发布
阅读量1k 收藏 10
点赞数 20
分类专栏： 时间序列预测 文章标签： 回归 lstm cnn 风速预测 时间序列预测模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2402_85668383/article/details/144618426
版权

往期精彩内容：

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！

EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN（五）-优快云博客

拒绝信息泄露！VMD滚动分解 + Informer-BiLSTM并行预测模型-优快云博客

单步预测-风速预测模型代码全家桶-优快云博客

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-优快云博客

CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)-优快云博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型-优快云博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型-优快云博客

半天入门！锂电池剩余寿命预测（Python）-优快云博客

超强预测模型：二次分解-组合预测-优快云博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，BiLSTM-Attention预测模型-优快云博客

超强预测算法：XGBoost预测模型-优快云博客

基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶-优快云博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型-优快云博客

独家原创 | SCI 1区 高创新预测模型！-优快云博客

风速预测（八）VMD-CNN-Transformer预测模型-优快云博客

高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型-优快云博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU预测模型-优快云博客

独家原创 | 超强组合预测模型！-优快云博客

全网最低价 | 全家桶持续更新！-优快云博客

独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型-优快云博客

VMD + CEEMDAN 二次分解——创新预测模型合集-优快云博客

独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型-优快云博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transfromer + XGBoost)-优快云博客

时空特征融合的BiTCN-Transformer并行预测模型-优快云博客

独家首发 | 基于多级注意力机制的并行预测模型-优快云博客

独家原创 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测-优快云博客

多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合-优快云博客

独家原创 | CEEMDAN-Transformer-BiLSTM并行 + XGBoost组合预测-优快云博客

回归预测模型 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合-优快云博客

优化算法更新 | 基于WOA-CNN-BiLSTM的多步预测模型-优快云博客

注意： 多步预测系列模型 全家桶代码更新了，之前购买的同学请及时更新下载

新增:

  • Transformer多变量多步预测模型

  • LSTM-Attention多步预测模型

  • CNN-Transformer多步预测模型

  • CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型

● 环境框架：python 3.9  pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

包括完整流程数据代码处理：

    多步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估、多步预测（如何加载训练好的模型进行外预测）

配有代码、文件介绍：

图片

前言

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。

电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：

电力变压器数据集介绍和预处理

1 电力变压器数据预处理与可视化

1.1 导入数据

1.2 多步预测预处理

图片

2 基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM的多步预测模型

2.1 定义CEEMDAN-CNN-BiLSTM网络模型

2.2 设置参数，训练模型

50个epoch，MSE 为0.000311，CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型预测效果显著，模型能够充分提取序列的时空特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数：

  • 可以适当增加CNN层数和每层通道数，微调学习率；

  • 调整LSTM层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）

  • 可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）

3 结果可视化和预测、模型评估

3.1 预测结果可视化

3.2 加载模型进行预测

3.3 模型评估

4 代码、数据整理如下：

计算机视觉与深度学习 ｜ matlab实现EMD-CNN-LSTM时间序列预测（完整源码、数据、公式)
尘世冰封的专栏
05-18 324
以下是用MATLAB实现时间序列预测的完整方案，包含数据生成、经验模态分解（EMD）、CNN-LSTM混合模型构建、训练预测及数学公式说明。
时间序列预测专栏介绍 — 算法原理、源码解析、项目实战
几度春风里的博客
12-07 2516
时间序列预测 — ARIMA-LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)时间序列预测 — ARIMA-LSTM-attention 实现多变量多步负荷预测。时间序列预测 — CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)时间序列预测 — ARIMA-WOA-CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测。时间序列预测 — ARIMA-CNN-LSTM实现多变量多步负荷预测。时间序列预测 — ARIMA-WOA-LSTM实现多变量多步负荷预测。
多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型
10-20 1803
本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM，以提高时间序列数据的预测性能。
CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
07-14
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention二次分解结合卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多头注意力机制多变量时序预测（完整源码和数据） 2.CEEMDAN分解，计算样本熵，根据样本熵进行kmeans聚类，调用VMD对高频分量二次分解， VMD分解的高频分量与前分量作为卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多头注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。 3.输出mae,rmse,mape多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+
CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
前程算法屋的博客
07-14 235
CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
【没发表过的创新点】【多变量输入单步预测】基于CEEMDAN-VMD-CNN-BILSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-14 1008
一、引言风电作为一种重要的可再生能源，其发电量的波动性和不确定性给风电场运营和电力系统调度带来了挑战。准确的风电功率预测对于优化发电计划、提高发电效率以及电力系统调度和电力市场交易具有重要意义。因此，基于CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）、VMD（变分模态分解）、CNN（卷积神经网络）和BiLSTM（双向长短期记忆网络）的风电功率预测研究具有重要的应用价值。二、技术介绍。
机器学习预测全家桶再更新！CEEMDAN-VMD双分解CNN-BiLSTM预测，MATLAB代码
woaipythonmeme的博客
03-15 759
截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了17篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共18篇！参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量...
多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合
12-14 1269
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。
时间序列预测方法及多步预测方法汇总
qq_41699621的博客
02-13 4131
最近在研究时间序列的预测问题，看到了一位大神总结的时间序列预测方法，在此做下记录。此文列出了时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读，这里我就简单成呈现在这里，并附上链接。实践部分是质量较高的开源代码，方便大家快速上手。最后，附上一些kaggle比赛中比较经典的时序比赛的经典解法链接，供大家参考和学习。
【Transformer分类】基于Transformer-GRU实现柴油机故障诊断附matlab代码
qq_59747472的博客
07-20 1262
柴油机作为重要的动力设备，其可靠运行至关重要。随着对设备状态监测和故障诊断的需求不断提升，基于深度学习的故障诊断方法近年来备受关注。本文提出了一种基于Transformer-GRU模型的柴油机故障诊断方法，该方法利用Transformer的全局特征提取能力和GRU的时序建模能力，有效地识别柴油机不同运行状态下的故障模式。通过对柴油机振动信号进行分析，构建数据集并训练模型，实验证明该方法能够有效识别柴油机常见的故障类型，并具有较高的识别精度。
Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测（完整源码和数据）
03-14
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测（完整源码和数据） 2.CEEMDAN分解，计算样本熵，根据样本熵进行kmeans聚类，调用VMD对高频分量二次分解， VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测后相加。 3.输出mae,rmse,mape多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+
【TCN回归预测】基于时间卷积神经网络结合相关向量机TCN-RVM实现数据多输入回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
04-06 784
本文提出了一种基于时间卷积神经网络（TCN）和相关向量机（RVM）相结合的回归预测模型，称为TCN-RVM。该模型将TCN用于特征提取，利用其强大的时序建模能力，并采用RVM进行回归预测，充分发挥RVM的稀疏性和高效性。TCN-RVM模型通过端到端的训练，能够有效地从多输入时序数据中学习相关特征并进行准确的回归预测。
Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上
Matlab_dashi的博客
12-01 747
年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)的深度学习模型，用于解决多输入多输出的时间序列预测问题，并重点阐述其在Matlab 2023及以上版本环境下的实现细节、关键技术选择以及模型性能优化策略。一、 模型架构设计本模型采用了一种多输入多输出的结构，能够有效处理具有多个相关输入特征和多个预测目标变量的时间序列数据。
【改进Transformer】Transformer-BiGRU多变量回归预测Matlab实现
j_jinger的博客
10-22 809
本文探讨了一种改进的Transformer-BiGRU模型用于多变量回归预测，并给出了基于Matlab的具体实现。该模型结合了Transformer强大的长序列依赖建模能力和BiGRU在捕捉时间序列数据双向特征方面的优势，有效提升了多变量时间序列预测的精度和稳定性。文章详细阐述了模型结构、参数设置、训练策略以及Matlab代码实现的关键部分，并通过实验结果验证了该方法的有效性。BiGRU;多变量回归预测;Matlab;时间序列;长序列依赖1. 引言。
Matlab实现 Transformer-LSTM-SVM组合模型多特征分类预测故障诊断
qq_59747472的博客
08-17 818
随着工业自动化程度的提高，设备运行状态的监测和故障诊断变得越来越重要。传统故障诊断方法往往依赖于单一特征或模型，难以有效处理复杂的多特征数据。本文提出了一种基于Transformer-LSTM-SVM组合模型的多特征分类预测故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确率和效率。该方法利用Transformer捕获时间序列数据中的长期依赖关系，利用LSTM提取时序特征，最后利用SVM进行分类预测。该模型在Matlab平台上实现，并通过实际案例验证了其有效性。1. 引言。
【ELM极限学习机回归预测】基于ELM极限学习机回归预测附matlab代码
默默科研仔的博客
07-13 77
【ELM极限学习机回归预测】基于ELM极限学习机回归预测附matlab代码
深度学习之GRU学习笔记
superY_26的博客
08-06 1646
在之前几篇深度学习文章中转载了FC、CNN、RNN、LSTM。其中LSTM的变体GRU只是简单提了一点点。本文重新整理了一些资料详细剖析GRU的单元门控逻辑，并结合论文《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》分析LSTM和GRU的异同点。 GRU（Gate Recurrent Unit） GRU是LSTM的变种。在LSTM的基础上将“遗忘门”、“输入门”、“输出门”变成“更新门”和“重置门”。
【学习笔记】【GRU】十八——GRU原理简介与LSTM的比较
杨的博客
10-12 7661
LSTM是RNN的升级版，加了门控装置，解决了长时记忆依赖的问题。但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。 重点理解LSTM中h(t)和C(t)的本质，以及为什么门机制可以解决梯度问题，并且简化计算。 目录 一、从传统RNN说起 二、改进的RNN：LSTM 三、简化版的LSTM：GRU 四、LSTM和GRU的区别和选择 总结 一、从传统RNN说起 传统RNN称为循环神经网络，
MATLAB实战：机器学习分类回归示例
最新发布
2302_81112251的博客
05-31 724
以下是一个使用MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox实现分类和回归任务的完整示例代码。代码包含鸢尾花分类、手写数字分类和汽车数据回归任务，并评估模型性能。%% 加载内置数据集% 鸢尾花数据集（分类）% 150x4 特征矩阵% 150x1 类别标签% 手写数字数据集（分类）% 提取HOG特征% HOG特征维度end% 汽车数据集（回归）% 100x3 特征矩阵。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值