高创新 | CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测Matlab代码

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🔥内容介绍

摘要: 多元时间序列预测在众多领域具有重要应用价值，而准确预测其未来趋势是关键。本文提出一种基于CEEMDAN (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)、VMD (Variational Mode Decomposition)、GRU (Gated Recurrent Unit)以及Attention机制的混合模型，用于提升多元时间序列预测精度。该模型首先采用CEEMDAN和VMD进行双重分解，将原始多元时间序列分解为多个相对独立的子序列，有效地降低了序列的复杂性；随后，利用GRU捕获时间序列的长期依赖关系；最后，引入Attention机制，赋予不同子序列不同的权重，以增强模型的表达能力和预测精度。通过在多个公开数据集上的实验验证，证明了该模型相较于传统方法的优越性，并分析了其在不同场景下的适用性。

关键词: 多元时间序列预测; CEEMDAN; VMD; GRU; Attention机制; 高精度预测

1. 引言

多元时间序列预测在经济学、金融学、气象学等领域具有广泛的应用。准确预测多元时间序列的未来走势对于决策制定至关重要。然而，多元时间序列通常具有非线性、非平稳性、高维性和噪声等特点，使得预测任务变得异常复杂。传统的预测模型，例如ARIMA模型、SVM模型等，在处理此类复杂数据时往往表现欠佳。

为了提高多元时间序列预测的精度，近年来涌现出许多新的方法，例如基于深度学习的预测模型。本文提出一种结合CEEMDAN、VMD、GRU和Attention机制的混合模型，旨在充分利用这几种技术的优势，有效地解决多元时间序列预测中的挑战，提升预测精度。

2. 模型结构与方法

本文提出的模型包含四个主要模块：CEEMDAN分解模块、VMD分解模块、GRU模块和Attention机制模块。

(1) CEEMDAN分解模块: CEEMDAN是一种改进的经验模态分解方法，它通过添加高斯白噪声到原始信号中，然后进行多次EMD分解，最终得到一系列具有不同时间尺度的IMF分量。CEEMDAN能够有效地处理非平稳和非线性信号，并避免了EMD中出现的模态混叠问题。本模型利用CEEMDAN将原始的多元时间序列分解为多个子序列。

(2) VMD分解模块: VMD是一种基于变分模态分解的信号分解方法，它将信号分解成一系列具有不同中心频率的模态分量。VMD能够有效地分离出信号中的不同频率成分，并具有较好的抗噪能力。本模型将CEEMDAN分解后的子序列进一步利用VMD进行分解，进一步降低序列的复杂性，提取更精细的特征信息。

(3) GRU模块: GRU是一种循环神经网络，它能够有效地捕获时间序列中的长期依赖关系。GRU的结构比LSTM更加简洁，计算效率更高，在处理长序列数据时具有明显的优势。本模型利用GRU对VMD分解后的各个子序列进行建模，学习其时间动态特性。 每个子序列对应一个独立的GRU网络。

(4) Attention机制模块: Attention机制能够赋予不同子序列不同的权重，突出对预测结果贡献较大的子序列。本模型采用注意力机制对GRU输出的结果进行加权融合，提高预测精度。Attention机制能够根据不同子序列的重要性动态调整其权重，有效地提高模型的表达能力。

3. 实验结果与分析

本文在多个公开的多元时间序列数据集上进行了实验，并与传统的ARIMA模型、SVM模型以及LSTM模型进行了比较。实验结果表明，本文提出的模型在预测精度方面具有显著的优势。 具体来说，我们使用了均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及R方值等指标来评估模型的性能。实验结果显示，本文提出的模型在RMSE和MAE指标上均取得了较低的数值，R方值则取得了较高的数值，这表明该模型具有更高的预测精度。

我们还分析了不同参数设置对模型性能的影响，并对模型的鲁棒性进行了测试。结果表明，该模型对参数变化具有较好的鲁棒性，并且在不同数据集上都取得了较好的预测效果。

4. 结论与未来工作

本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD-GRU-Attention的混合模型，用于多元时间序列预测。该模型充分利用了CEEMDAN和VMD的分解能力、GRU的长期依赖关系建模能力以及Attention机制的特征选择能力，显著提高了多元时间序列预测的精度。

未来的工作将集中在以下几个方面：

• 探索更有效的特征选择方法，进一步优化模型结构。

• 研究不同Attention机制的适用性，并选择最优的Attention机制。

• 将该模型应用于更复杂的实际问题，例如电力负荷预测、金融风险预测等。

• 研究模型的可解释性，分析模型预测结果的可靠性。

⛳️ 运行结果

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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