基于时序分析和多模型的时序预测系统附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

基于时序分析和多模型的时序预测系统，是通过整合多种时序分析方法与模型，利用不同模型的优势互补来提升预测精度与鲁棒性的系统，核心解决单一模型在复杂时序数据（如趋势、周期性、噪声混合）下预测能力不足的问题。

一、系统核心设计理念

1. 时序数据特性适配

   ：不同时序数据（如金融价格、气象数据、设备传感器数据）存在趋势性、周期性、随机性等差异，单一模型（如 ARIMA 仅擅长线性趋势，LSTM 仅擅长非线性特征）难以全面适配，多模型组合可针对性捕捉不同特性。

2. 误差互补与鲁棒性提升

   ：不同模型的预测误差往往具有独立性，通过加权、集成等方式融合结果，可抵消单一模型的偏差，降低极端误差风险，尤其适用于数据波动大或异常值较多的场景。

3. 分层处理复杂模式

   ：通过时序分析预处理（如平稳化、降噪）降低数据复杂度，再用多模型分别处理不同维度特征（如线性趋势用传统统计模型，非线性波动用深度学习模型），实现 “先分解、后融合” 的精准预测。

二、系统核心架构与实现步骤

系统通常分为 数据预处理层、时序分析层、多模型预测层、模型融合层 和 结果输出层 5 个模块，具体流程如下：

1. 数据预处理层：奠定预测基础

此阶段主要解决原始时序数据的 “噪声” 和 “不规则性” 问题，确保数据满足模型输入要求。

• 数据清洗：处理缺失值（用线性插值、滑动平均填充）和异常值（用 3σ 准则、箱型图检测并替换）。

• 时序分析预处理：

  • 平稳性检验：用 ADF 检验判断数据是否平稳，非平稳数据需做差分（如 1 阶差分）处理。

  • 趋势与周期分解：用 STL（季节趋势分解）或 HP 滤波，分离数据的趋势项、周期项和残差项，为后续分模型处理提供依据。

  • 归一化 / 标准化：将数据缩放到 [0,1] 或标准正态分布，避免量纲差异影响模型训练（如深度学习模型对输入范围敏感）。

2. 时序分析层：提取数据内在规律

通过统计分析明确数据特性，指导后续模型选择与参数设置。

• 特征分析：

  • 时域特征：计算均值、方差、自相关系数（ACF）、偏自相关系数（PACF），判断数据的线性相关性与滞后阶数（如 ARIMA 的 p、q 参数）。

  • 频域特征：用 FFT 或小波变换分析数据的周期成分（如日周期、周周期），确定是否需要加入周期性输入特征。

• 特征工程：构建额外输入特征，如时间特征（小时、星期、月份）、滞后特征（前 1 步、前 24 步的历史值）、滚动统计特征（近 7 天均值），提升模型输入维度。

3. 多模型预测层：分模型并行预测

根据时序数据特性（线性 / 非线性、平稳 / 非平稳、有无周期），选择 2~4 个互补性强的模型分别预测，常见模型组合如下：

模型类型	代表模型	适用场景	优势
传统统计模型	ARIMA、SARIMA（季节 ARIMA）	线性趋势明显、有固定周期的数据（如气温）	计算快、可解释性强、适合平稳数据
机器学习模型	XGBoost、LightGBM（树模型）	含非线性特征、多输入特征的数据（如销量）	擅长捕捉特征交互、抗过拟合、对噪声鲁棒
深度学习模型	LSTM、GRU（循环神经网络）	长时序依赖、强非线性数据（如股价、电力负荷）	可学习长期时序规律、适合大规模数据
时序专用模型	Prophet（Facebook）	含节假日效应、趋势与周期混合的数据（如流量）	无需复杂预处理、自动识别周期和异常点

• 实施要点：每个模型独立训练，使用相同的训练集（如前 80% 数据）和验证集（中间 10% 数据），通过验证集误差（如 MAE、RMSE）初步评估模型性能。

4. 模型融合层：整合多模型结果

融合策略是系统核心，目标是 “取各模型之长”，常见融合方式分为两类：

• 加权融合（简单高效）：

  • 基于验证集误差加权：误差越小的模型权重越大，如模型 A 的 RMSE 为 2，模型 B 的 RMSE 为 3，则权重分别为 3/(2+3)=0.6、2/(2+3)=0.4，最终预测值 = 0.6×A 预测值 + 0.4×B 预测值。

  • 动态加权：用验证集数据训练一个权重模型（如线性回归），将各模型的预测值作为输入，真实值作为输出，学习最优权重（适用于数据复杂场景）。

• 堆叠融合（精度更高）：

  • 第一层（基础模型）：用多个模型生成预测结果（如 ARIMA、LSTM、XGBoost 的预测值）。

  • 第二层（元模型）：将基础模型的预测结果作为新输入，训练一个简单模型（如逻辑回归、随机森林），输出最终预测值，可进一步降低单一模型的偏差。

5. 结果输出层：评估与迭代

• 预测结果输出：输出未来 N 步（如 1 小时、1 天）的预测值，同时提供置信区间（如 95% 置信区间，通过模型预测误差的标准差计算）。

• 模型评估：用测试集（后 10% 数据）计算评估指标，常用指标包括：

  • 误差指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差，对极端值敏感）、MAPE（平均绝对百分比误差，适合跨场景对比）。

  • 稳定性指标：计算不同时间窗口下的误差波动，判断系统是否对数据分布变化敏感。

• 模型迭代：若某模型在新数据上误差显著上升，需重新优化（如调整 ARIMA 的阶数、LSTM 的网络结构）或替换模型（如用 Transformer 替代 LSTM 处理更长时序）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码