创新发文！双重分解+遗传优化+深度学习！CEEMDAN-Kmeans-VMD-GA-Transformer多元时序预测Matlab代码-优快云博客

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🔥内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于完整经验模态分解结合经验模态分解的噪声辅助增强方法 (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)、K均值聚类算法 (Kmeans)、变分模态分解 (Variational Mode Decomposition, VMD)、遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 以及 Transformer 网络的多元时间序列预测模型。该模型通过 CEEMDAN 将原始多元时间序列分解为多个具有不同时间尺度的本征模态函数 (Intrinsic Mode Functions, IMFs)，利用 Kmeans 算法对 IMFs 进行聚类，并结合 VMD 对每一类 IMFs 进行进一步分解，以提取更精细的特征信息。随后，利用 GA 优化 Transformer 模型的超参数，最终实现对多元时间序列的精准预测。实验结果表明，该模型相比于传统方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性，为多元时间序列预测提供了新的思路和方法。

关键词: 多元时间序列预测；CEEMDAN；Kmeans；VMD；遗传算法；Transformer；深度学习

1. 引言

多元时间序列预测在诸多领域具有广泛的应用，例如电力负荷预测、金融市场预测、环境监测等。然而，多元时间序列通常具有非线性、非平稳、高维等复杂特性，传统的预测方法难以有效地捕捉这些特性，导致预测精度较低。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战，例如模型参数难以调优、计算成本高以及对噪声敏感等问题。

本文针对这些挑战，提出了一种融合多种先进算法的多元时间序列预测模型。该模型结合了 CEEMDAN 的信号分解能力、Kmeans 的特征聚类能力、VMD 的精细化分解能力、GA 的参数优化能力以及 Transformer 的强大建模能力，有效地克服了传统方法的局限性。

2. 模型框架

本文提出的多元时间序列预测模型包含五个主要模块：CEEMDAN 分解模块、Kmeans 聚类模块、VMD 分解模块、GA 优化模块和 Transformer 预测模块。其具体流程如下：

2.1 CEEMDAN 分解模块: 首先，利用 CEEMDAN 对原始多元时间序列进行分解，得到一系列 IMFs 和一个残差项。CEEMDAN 是一种改进的 EMD 方法，能够有效地抑制模态混叠现象，并更好地适应非平稳信号的分解。与传统的 EMD 和 EEMD 相比，CEEMDAN 通过添加自适应噪声，能够更有效地分解复杂的非线性信号，提取更精细的特征信息。

2.2 Kmeans 聚类模块: 然后，利用 Kmeans 算法对 CEEMDAN 分解得到的 IMFs 进行聚类。该步骤旨在将具有相似特征的 IMFs 分组，以便后续进行更有效的处理。聚类结果将决定后续 VMD 分解的输入数据。 Kmeans 算法的聚类中心数目需要根据实际情况进行调整，例如通过肘部法则或者轮廓系数进行确定。

2.3 VMD 分解模块: 对于每一类 IMFs，利用 VMD 进行进一步分解，以提取更精细的特征信息。VMD 是一种基于变分理论的信号分解方法，能够有效地分离出具有不同中心频率的模态。VMD 的分解参数，例如模态数 K 和惩罚因子 α，需要进行调整，以获得最佳的分解效果。

2.4 GA 优化模块: 为了提高 Transformer 模型的预测精度，本文采用 GA 算法对 Transformer 模型的超参数进行优化。GA 算法是一种基于自然选择的全局优化算法，能够有效地搜索最优参数组合。通过 GA 算法，可以自动寻找最适合当前数据集的 Transformer 模型超参数，例如隐藏层数、神经元个数、学习率等。

2.5 Transformer 预测模块: 最终，将 VMD 分解后的 IMFs 作为输入，利用经过 GA 优化后的 Transformer 模型进行多元时间序列的预测。Transformer 模型具有强大的并行计算能力和长程依赖建模能力，能够有效地捕捉时间序列中的复杂模式。

3. 实验结果与分析

本文选取了多个公开的多元时间序列数据集进行实验，并与一些常用的多元时间序列预测模型进行了比较，例如 LSTM、GRU 等。实验结果表明，本文提出的模型在预测精度和鲁棒性方面均具有显著的优势。具体来说，本文提出的模型在 MAE、RMSE 等指标上取得了较低的数值，证明了该模型的有效性。同时，模型的计算效率也得到了提高，尤其在处理高维数据时，体现出明显的优势。

4. 结论与未来工作

本文提出了一种创新的多元时间序列预测模型，该模型结合了 CEEMDAN、Kmeans、VMD、GA 和 Transformer 等多种先进算法，有效地提高了预测精度和鲁棒性。未来工作将主要集中在以下几个方面：