✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
时间序列预测在气象、金融、能源等众多领域具有重要应用价值。单一模型往往难以处理复杂非线性、非平稳的时间序列数据。近年来，"分解 - 集成" 策略在时间序列预测中表现出显著优势，通过将复杂序列分解为相对简单的子序列，再分别建模并集成结果，可有效提高预测精度。
本文提出一种基于 CEEMDAN-VMD-GRU 的组合预测模型，该模型结合了完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)、变分模态分解 (VMD) 和门控循环单元 (GRU) 的优势：
-
CEEMDAN 能有效处理非线性非平稳序列，分解出不同时间尺度的本征模态函数
-
VMD 可进一步优化分解结果，减少模态混叠现象
-
GRU 作为一种改进的循环神经网络，能有效捕捉序列的时序特征和长期依赖关系
通过这种多层次分解与深度学习结合的方法，有望显著提升复杂时间序列的预测性能。
二、相关理论基础
2.1 完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)
CEEMDAN 是在 EEMD 基础上发展而来的改进算法，通过引入自适应白噪声集合和完备的筛选过程，有效解决了模态混叠问题，并具有更好的分解一致性。
其核心步骤包括：
-
对原始信号添加不同的高斯白噪声
-
对每个含噪信号进行 EMD 分解，得到本征模态函数 (IMF)
-
计算所有对应 IMF 的平均值，得到最终分解结果
-
重复上述过程，直至剩余分量为单调函数
求解过程通过交替方向乘子算法 (ADMM) 实现，主要步骤包括：
-
初始化各模态函数、中心频率和拉格朗日乘子
-
交替更新各模态函数和中心频率
-
检查收敛条件，若满足则停止迭代
2.3 门控循环单元 (GRU)
GRU 是 LSTM 的简化版本，保留了其处理长期依赖的能力，同时减少了参数数量，提高了训练效率。GRU 通过门控机制控制信息的流动，主要包含两个门：
三、CEEMDAN-VMD-GRU 组合预测模型
3.1 模型整体框架
CEEMDAN-VMD-GRU 组合模型的整体框架如下：
- 数据预处理
：对原始时间序列进行标准化处理，消除量纲影响
- 一级分解 (CEEMDAN)
：使用 CEEMDAN 将原始序列分解为多个 IMF 分量和一个残余分量
- 二级分解 (VMD)
：对 CEEMDAN 分解得到的每个 IMF 分量进一步使用 VMD 分解
- 子序列预测
：对所有分解得到的子序列分别建立 GRU 模型进行预测
- 结果集成
：将所有子序列的预测结果叠加，得到最终预测值
- 模型评估
：使用评价指标评估模型预测性能
四、结论与展望
本文提出的 CEEMDAN-VMD-GRU 组合预测模型通过多层次分解与深度学习的结合，有效提高了时间序列的预测精度。实验结果表明，该模型在发电量预测任务中表现优异，优于传统模型和单一分解 - 集成模型。
未来研究可从以下方面进行改进：
-
探索更优的分解参数选择方法，提高分解效率和质量
-
结合注意力机制等先进技术，进一步提升 GRU 的特征提取能力
-
将模型应用于更多领域的时间序列预测问题，如气象预测、交通流量预测等
-
研究模型的在线更新机制，提高其在动态环境中的适应性
模型实现说明
上述代码实现了 CEEMDAN-VMD-GRU 组合预测模型的核心功能，主要包含以下几个部分：
-
数据预处理模块：对原始数据进行标准化处理，并将其转换为适合 GRU 模型输入的序列格式
-
分解模块：
-
实现了 CEEMDAN 分解，将原始序列分解为多个 IMF 分量
-
实现了 VMD 分解，对每个 IMF 分量进行进一步分解
-
-
预测模块：
-
构建了 GRU 模型，用于对子序列进行预测
-
对每个分解得到的子序列分别建模并预测
-
-
集成模块：将所有子序列的预测结果汇总，得到最终预测值
-
评价模块：计算 RMSE、MAE 和 MAPE 等评价指标，评估模型性能
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 陈宏伟,邢雯雯,赵传靓,等.基于CEEMDAN-LSTM模型的污水处理厂N_(2)O排放预测研究[J].给水排水, 2024, 50(4):166-172.
[2] 杨迪,王辉,贺仁杰,等.基于改进经验模态分解和混合深度学习模型的风速预测[J].智慧电力, 2024, 52(1):1-7.DOI:10.3969/j.issn.1673-7598.2024.01.003.
[3] 魏鑫.金融行业指数的集成预测——基于自适应噪声完全集成经验模态分解[D].山东财经大学,2024.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
扫一扫
703
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
