【LSTM时序预测】基于变模态结合长短时记忆VMD-LSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）附Matlab完整代码和数据

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🔥 内容介绍

时序数据预测是数据分析领域的核心任务之一，广泛应用于电力负荷预测、交通流量预警、金融走势分析等场景。然而，实际时序数据往往包含多尺度特征（如短期波动、中期趋势、长期周期）和非线性噪声，传统单一模型（如 ARIMA、单一 LSTM）难以同时捕捉复杂特征，导致预测精度受限。变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种自适应信号分解方法，能将原始序列分解为若干平稳子序列，有效降低数据复杂度；长短时记忆网络（LSTM）则擅长处理时间序列的长期依赖关系。本文提出VMD-LSTM 组合模型，通过 VMD 预处理提取数据内在特征，再利用 LSTM 进行多子序列协同预测，最终通过对比实验验证其优于单一模型的预测性能。

一、时序数据预测的挑战与模型适配性分析

1.1 时序数据的复杂特性与预测难点

实际时序数据（如电力负荷、风速、股票价格）具有以下特性，给预测任务带来挑战：

• 多尺度波动性：数据同时包含高频噪声（如分钟级电力负荷波动）、中频周期（如日用电峰谷）和低频趋势（如季节用电增长），单一模型难以兼顾不同尺度特征。

• 非线性与非平稳性：外部因素（如天气、政策）导致数据分布随时间变化（非平稳），且变量间关系呈非线性（如温度超过 35℃时，空调负荷呈指数增长），传统线性模型（如 ARIMA）拟合效果差。

• 长期依赖关系：部分序列存在长周期依赖（如农业用电受作物生长周期影响，周期达数月），普通神经网络（如 RNN）因梯度消失问题难以捕捉超过 100 步的长期关联。

• 噪声干扰：传感器误差、数据传输丢失等导致序列包含随机噪声，直接输入模型会放大预测偏差。

⛳️ 运行结果

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🌈 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

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🌈 路径规划方面

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