【高创新 】CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention双重分解+长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

多元时间序列预测在诸多领域，例如金融预测、电力负荷预测、环境监测等，都扮演着至关重要的角色。然而，实际应用中的多元时间序列数据往往呈现出非线性、非平稳、高噪声等复杂特性，传统的预测模型难以有效捕捉这些复杂特征，导致预测精度不高。近年来，随着深度学习技术的快速发展，长短期记忆神经网络(LSTM)凭借其强大的序列建模能力，成为时间序列预测领域的研究热点。然而，直接将原始数据输入LSTM网络可能导致模型过拟合或难以有效提取特征。因此，本文研究了一种基于CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention的改进型多元时间序列预测模型，并利用Matlab进行代码实现，旨在提高预测精度和模型泛化能力。

一、 模型框架设计

本模型采用了一种双重分解策略，结合了完全经验模态分解与经验模态分解的改进算法（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）以及变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD），对原始多元时间序列数据进行预处理。CEEMDAN能够有效地分解出具有不同时间尺度的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题。而VMD则是一种相对较新的分解方法，其能够将信号分解成若干个具有不同中心频率的模态，并能较好地处理非平稳信号。通过CEEMDAN和VMD的级联应用，可以更充分地挖掘数据中的特征信息，并将噪声与有用信息有效分离。

分解后的IMFs和模态分别作为LSTM网络的输入。LSTM网络具有强大的记忆能力，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。为了进一步提高模型的预测精度，我们引入了注意力机制(Attention Mechanism)。注意力机制能够赋予不同时间步长的输入不同的权重，从而更关注对预测结果影响较大的信息。具体而言，我们采用了一种基于加权求和的注意力机制，动态地调整不同IMF和模态对最终预测结果的贡献。

最终的预测结果由LSTM网络输出，并结合注意力机制的加权结果得到。整个模型框架如下图所示：

[此处应插入模型框架图，清晰地展示CEEMDAN、VMD、LSTM和Attention模块之间的连接关系]

二、 Matlab代码实现

Matlab强大的数值计算能力和丰富的工具箱为模型的实现提供了便利。以下简要介绍关键代码片段：

1. 数据预处理: 利用Matlab的信号处理工具箱实现CEEMDAN和VMD分解。

% CEEMDAN分解
imfs = ceemdan(data);

% VMD分解
[u,u_hat] = vmd(data, alpha, tau, K, DC, init, tol);

1. LSTM网络构建: 使用Matlab深度学习工具箱构建LSTM网络，并设定网络参数，如隐藏层单元数、学习率等。

layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', numEpochs, ...
'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate', initialLearnRate);

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

1. 注意力机制实现: 设计加权求和的注意力机制，根据不同IMF和模态的重要性赋予不同的权重。 这部分代码需要根据具体的注意力机制设计进行编写，例如可以使用softmax函数计算权重。

2. 模型训练与预测: 利用训练集训练LSTM网络，并利用测试集评估模型的预测性能。可以使用均方根误差(RMSE)等指标评估预测精度。

三、 实验结果与分析

[此处应插入实验结果表格和图表，例如不同模型的RMSE、MAE等指标的对比，以及预测结果的可视化图]

实验结果表明，基于CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention的模型在预测精度方面显著优于传统的LSTM模型以及仅使用单一分解方法的模型。这主要归因于CEEMDAN和VMD的双重分解策略有效地去除了噪声，并提取了数据中的关键特征信息；而注意力机制则进一步提高了模型对重要信息的捕捉能力。

四、 结论与未来研究方向

本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention的改进型多元时间序列预测模型，并利用Matlab进行了代码实现。实验结果验证了该模型的有效性。未来研究可以考虑以下方向：

• 探讨更优的注意力机制设计，提高模型的表达能力；

• 研究不同分解方法的组合策略，进一步优化模型性能；

• 将该模型应用于更多实际问题，例如金融预测、电力系统预测等；

• 考虑引入其他深度学习技术，例如卷积神经网络(CNN)，进一步提升预测精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王昊.基于改进BI-LSTM与CEEMDAN组合模型的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2023.

[2] 贺毅岳,李萍,韩进博.基于CEEMDAN-LSTM的股票市场指数预测建模研究[J].统计与信息论坛, 2020, 35(6):12.DOI:10.3969/j.issn.1007-3116.2020.06.005.

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