【双重分解+递归】CEEMDAN-Transformer-LSTM单变量时序预测-递归预测未来数据 Matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源负荷、金融股价、环境监测等领域，单变量时序数据（如某地区每日电力负荷、某股票收盘价）蕴含着复杂的动态规律，精准递归预测未来数据对决策部署至关重要。传统单变量时序预测模型常受数据噪声干扰、长时序依赖捕捉不足、递归预测误差累积等问题制约。而CEEMDAN-Transformer-LSTM 融合模型通过 “双重分解去噪 + 双模型协同建模 + 滚动递归预测” 的三层架构，有效突破上述瓶颈，成为单变量时序递归预测的高效方案。

一、核心技术组件解析：从原理到适配性

CEEMDAN-Transformer-LSTM 模型由 “自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）”“Transformer”“长短期记忆网络（LSTM）” 三部分组成，三者在单变量时序递归预测中各司其职，形成 “分解 - 建模 - 预测” 的闭环链路。

（一）CEEMDAN：双重分解去噪，提取精细时序特征

单变量时序数据（如电力负荷）常包含高频噪声（如短期用电波动干扰）、中频趋势（如工作日 / 周末用电差异）与低频基底（如季节用电变化），直接建模易导致预测偏差。CEEMDAN 作为一种自适应噪声的双重分解算法，通过添加高斯白噪声抑制模态混叠，将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF） 与 1 个残余分量（Res），实现 “噪声过滤 + 多尺度特征提取” 双重目标。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    convolution2dLayer([4 4], 8, "Name", "conv_1", "Padding", "same")          % 第一个卷积层，使用4x4的卷积核进行卷积操作，共8个卷积核

    batchNormalizationLayer("Name", "batchnorm_1")                             % 批标准化层，对卷积层的输出进行标准化，提高训练稳定性

    reluLayer("Name", "relu_1")                                                % ReLU激活层，增加网络的非线性能力

    maxPooling2dLayer([3 3], "Name", "maxpool_1")                              % 最大池化层，进行3x3的最大池化操作，减小特征图的尺寸

    convolution2dLayer([4 4], 16, "Name", "conv_2", "Padding", "same")         % 第二个卷积层，使用4x4的卷积核进行卷积操作，共16个卷积核

    batchNormalizationLayer("Name", "batchnorm_2")                             % 批标准化层，对卷积层的输出进行标准化，提高训练稳定性

    reluLayer("Name", "relu_2")                                                % ReLU激活层，增加网络的非线性能力

🔗 参考文献

[1] 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.

[2] 周逸雯.基于CEEMDAN-LSTM的股票价格波动率预测[D].南京审计大学,2023.

[3] 电气工程.基于密度聚类的 CEEMDAN-CNN-LSTM风电功率预测方法[D]. 2023.

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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

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