VMD-Bayes-LSSVM多变量时序预测 (多输入单输出) Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-03 21:55:45 发布

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🔥 内容介绍

在工业生产、能源调度、环境监测等领域，多变量时序数据（如设备温度、压力、转速等）与单一目标变量（如设备故障风险、能源消耗量）之间存在复杂的非线性关联，精准实现 “多输入 - 单输出” 预测对决策优化至关重要。传统预测模型常受数据噪声干扰、参数依赖经验、非线性拟合能力不足等问题制约，而VMD-Bayes-LSSVM 融合模型通过 “数据预处理 - 参数优化 - 非线性拟合” 的三层协同，有效解决上述痛点，成为多输入单输出多变量时序预测的高效方案。

一、核心技术组件解析：从原理到优势

VMD-Bayes-LSSVM 模型由 “变分模态分解（VMD）”“贝叶斯（Bayes）优化”“最小二乘支持向量机（LSSVM）” 三部分组成，三者各司其职又相互协同，构建起完整的预测链路。

（一）变分模态分解（VMD）：消解噪声，提取时序特征

多变量时序数据常包含高频噪声（如传感器干扰）与多尺度趋势（如日周期、周周期），直接输入模型易导致预测偏差。VMD 作为一种自适应信号分解算法，通过求解变分问题将原始时序数据分解为多个固有模态函数（IMF），每个 IMF 代表一种尺度的特征成分，实现 “去噪 + 特征提取” 双重目标。

（二）贝叶斯（Bayes）优化：智能寻优，提升模型泛化性

最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测性能高度依赖核函数参数（如 RBF 核的

）与正则化参数（

），传统参数选择（如网格搜索、随机搜索）存在 “效率低、易陷入局部最优” 问题。Bayes 优化基于高斯过程（GP）构建参数空间的概率模型，通过 “探索 - 利用” 平衡策略，高效搜索最优参数组合，无需遍历整个参数空间。

1. Bayes 优化核心流程

初始化：随机选取少量参数样本，训练 LSSVM 并计算预测误差，作为初始数据集；

构建概率模型：用高斯过程拟合参数与误差的映射关系，得到参数空间的后验概率分布，量化参数的不确定性；

** acquisition 函数引导 **：通过期望改进（EI）、概率改进（PI）等 acquisition 函数，选择 “潜在最优 + 不确定性高” 的参数点进行下一步采样，平衡 “开发已知优质区域” 与 “探索新区域”；

迭代收敛：重复 “采样 - 更新模型 - 选点” 过程，直至达到最大迭代次数或误差收敛，输出最优参数
(C∗,σ∗)
。

2. 多输入单输出场景价值

在多变量输入下，LSSVM 的参数敏感性更高（输入变量越多，核函数需适配的特征维度越复杂），Bayes 优化可针对性搜索适配多变量特征的参数组合。例如，在 “气象数据（温度、湿度、风速）→光伏发电功率” 预测中，Bayes 优化能找到使 LSSVM 同时适配 “温度 - 功率非线性” 与 “风速 - 功率波动” 的最优

(C,σ)

，避免传统方法因参数不当导致的 “对部分输入变量欠拟合” 问题。