【VMD-TCN-GRU 算法】基于变分模态分解的时间卷积神经网络结合门控单元实现时序预测附matlab仿真

最新推荐文章于 2025-11-30 16:31:13 发布

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本文介绍了一种新型的VMD-TCN-GRU算法，结合变分模态分解、时间卷积神经网络和门控循环单元，有效解决时序预测中的问题。实验结果显示，该算法在多个数据集上表现出色，特别是在股价预测、电力负荷预测和交通流量预测中性能显著优于传统模型。

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摘要

本文提出了一种新的时序预测算法，称为VMD-TCN-GRU算法。该算法将变分模态分解（VMD）与时间卷积神经网络（TCN）和门控循环单元（GRU）相结合，以提高时序预测的准确性。VMD用于将原始时序数据分解成多个模态分量，然后TCN和GRU用于对这些模态分量进行建模和预测。实验结果表明，VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上取得了优异的性能。

引言

时序预测是机器学习领域的一个重要课题，其目的是根据历史数据预测未来值。时序预测在许多领域都有着广泛的应用，例如金融、经济、气象、医疗等。

近年来，深度学习技术在时序预测领域取得了很大的进展。深度学习模型能够自动学习时序数据的特征，并对未来值进行预测。然而，传统的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理时序数据时存在一些局限性。

CNN擅长处理具有空间结构的数据，但对于时序数据，CNN无法有效地捕捉时间上的相关性。RNN擅长处理序列数据，但RNN在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

VMD-TCN-GRU算法

为了克服传统深度学习模型在时序预测中的局限性，本文提出了一种新的时序预测算法，称为VMD-TCN-GRU算法。VMD-TCN-GRU算法将VMD与TCN和GRU相结合，以提高时序预测的准确性。

VMD是一种自适应信号分解方法，能够将原始时序数据分解成多个模态分量。每个模态分量代表着原始时序数据的一个不同频率成分。

TCN是一种专门为时序数据设计的卷积神经网络。TCN能够有效地捕捉时间上的相关性，并对时序数据进行建模和预测。

GRU是一种门控循环神经网络。GRU能够有效地处理长序列数据，并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

VMD-TCN-GRU算法的具体步骤如下：

将原始时序数据分解成多个模态分量。
对每个模态分量应用TCN进行建模和预测。
将每个模态分量的预测结果加权求和，得到最终的预测结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );