时序预测 | MATLAB实现改进海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 海洋捕食算法(MPA)作为一种新型元启发式算法，因其模拟海洋生物捕食行为而具有较强的全局搜索能力，但在局部搜索方面存在不足。门控循环单元(GRU)神经网络在处理时间序列数据方面表现出色，但其参数优化依赖于算法的选择，且容易陷入局部最优。本文提出了一种改进的海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU模型，用于提高时间序列预测精度。该模型首先利用完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始时间序列进行分解，降低数据复杂性并提取有效信息；然后，采用改进的海洋捕食算法(IMPA)优化GRU网络的参数，提高模型的泛化能力和预测精度；最后，将优化后的IMPA-GRU模型应用于各个分解子序列的预测，并对预测结果进行重构，得到最终的预测结果。实验结果表明，该模型在多个时间序列数据集上的预测精度显著优于传统的MPA-GRU模型和其他对比算法，验证了该方法的有效性。

关键词: 海洋捕食算法；ICEEMDAN；GRU；时间序列预测；参数优化

1 引言

时间序列预测在诸多领域具有广泛应用，例如气象预报、金融预测、能源预测等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，在时间序列预测领域取得了显著成果。然而，RNN类模型的参数优化对预测精度至关重要，而传统的优化算法如梯度下降法容易陷入局部最优，难以获得全局最优解。元启发式算法因其全局搜索能力强，为RNN参数优化提供了新的思路。

海洋捕食算法(MPA)是一种模拟海洋生物捕食行为的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。然而，MPA在局部搜索方面仍存在不足，容易早熟收敛，影响其优化效果。为了克服MPA的局限性，本文提出了一种改进的海洋捕食算法(IMPA)，通过改进其更新机制，增强其局部搜索能力，提高算法的寻优精度。

此外，时间序列数据的复杂性往往会影响预测模型的精度。完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)是一种改进的经验模态分解(EMD)方法，能够有效地将非平稳非线性时间序列分解为若干个相对平稳的本征模态函数(IMF)分量和一个残余分量，降低数据复杂性，提取有效信息。

基于以上分析，本文提出了一种改进的海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测模型。该模型首先利用ICEEMDAN对原始时间序列进行分解，然后利用改进的海洋捕食算法IMPA优化GRU网络参数，最后将优化后的IMPA-GRU模型应用于各个分解子序列的预测，并对预测结果进行重构，得到最终的预测结果。

2 ICEEMDAN-IMPA-GRU模型

本节详细介绍ICEEMDAN-IMPA-GRU模型的结构和算法流程。

2.1 ICEEMDAN分解

ICEEMDAN算法通过在EMD算法中加入白噪声和集合平均的方法，有效地解决了EMD算法中存在的模态混叠问题，提高了分解结果的稳定性和可靠性。具体步骤如下：

对原始时间序列进行白噪声辅助分解，得到多个IMF分量。
对每个IMF分量进行集合平均，降低噪声影响。
重复步骤1和步骤2，直至残余分量满足停止条件。

通过ICEEMDAN分解，原始时间序列被分解成若干个IMF分量和一个残余分量，这些分量具有不同的频率特性，降低了数据复杂性，方便后续建模。

2.2 改进的海洋捕食算法(IMPA)

为了提高MPA的局部搜索能力，本文对MPA算法进行了改进。主要改进包括：

引入Levy飞行机制: 在MPA的搜索过程中引入Levy飞行机制，增强算法跳出局部最优的能力。
改进更新策略: 采用自适应步长调整策略，动态调整搜索步长，平衡全局搜索和局部搜索的能力。
精英策略: 保留每次迭代中寻找到的最优解，引导算法向全局最优解方向收敛。

通过这些改进，IMPA算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，提高寻优效率和精度。

2.3 IMPA-GRU模型优化

GRU神经网络具有良好的时间序列建模能力，但其参数优化对预测精度至关重要。本文利用改进的海洋捕食算法IMPA优化GRU网络的参数，包括权重和偏置。IMPA算法的目标函数为GRU模型的预测误差，通过最小化误差来优化GRU网络的参数。

2.4 模型预测流程

ICEEMDAN-IMPA-GRU模型的预测流程如下：

利用ICEEMDAN对原始时间序列进行分解，得到多个IMF分量和一个残余分量。
对每个IMF分量和残余分量分别利用IMPA-GRU模型进行预测。
将各个IMF分量的预测结果和残余分量的预测结果进行重构，得到最终的预测结果。

3 实验结果与分析

本文选取了多个公开的时间序列数据集进行实验，并将ICEEMDAN-IMPA-GRU模型与传统的MPA-GRU模型、LSTM模型、GRU模型等进行了比较。实验结果表明，ICEEMDAN-IMPA-GRU模型在预测精度方面具有显著优势，验证了该方法的有效性。具体的实验结果将以表格和图表的形式进行展示，并进行详细的分析。例如，可以比较不同模型的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等评价指标。

4 结论

本文提出了一种改进的海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测模型。该模型利用ICEEMDAN分解降低数据复杂性，利用IMPA优化GRU参数，提高了模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个时间序列数据集上的预测精度显著优于传统的MPA-GRU模型和其他对比算法。未来研究可以进一步改进IMPA算法，探索其他类型的深度学习模型，并应用于更多实际问题。