CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer多元时序预测,双分解+一区极光优化+Transformer！

原创于 2025-11-20 16:42:58 发布 · 640 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#kmeans #transformer #算法

✅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

一、引言：多元时序预测的 “局部关键区域” 痛点与 PLO 优化破局

工业多元时序预测中，除 “非平稳性、变量耦合” 等全局问题外，局部关键区域的精度短板尤为突出 —— 例如电力负荷的 “14-16 点高峰区”（占日负荷的 30%+）、化工反应釜的 “温度临界区（如 250-260℃反应阈值）”，这些区域内变量波动剧烈（如负荷骤增、温度骤变），且对整体预测精度影响重大，但传统全局优化方法（如 DOA 的全时段方向关联）难以针对性强化该区域的特征建模，导致关键时段误差偏高。

针对此，本文提出 “双分解 + 一区极光优化（PLO）+Transformer” 架构：

双分解去非平稳：CEEMDAN 粗分解剥离多尺度趋势，VMD 精分解提纯细粒度特征，Kmeans 剔除冗余分量，为局部优化奠定基础；

PLO 一区极光优化：创新聚焦 “单一关键业务区域”（如负荷高峰区），通过区域内变量权重重构、噪声定向抑制，强化关键区域的特征辨识度，区别于 DOA 的全局方向关联，更贴合工业场景对 “关键时段精准预测” 的需求；

Transformer 长时序建模：凭借多头自注意力机制，同时捕捉全局长周期趋势（如 72 小时负荷周期）与 PLO 优化后的局部关键特征，无需额外 LSTM 即可兼顾 “全局 - 局部” 精度，简化模型架构的同时提升效率。

本文仍以 “区域多元电力负荷预测” 为案例（核心关注 “14-16 点负荷高峰区”），验证模型在局部关键区域的预测优势，为工业多元时序预测提供 “全局稳定 + 局部精准” 的新路径。

二、核心技术解析：模型架构与 PLO 优化逻辑

（一）双分解基础：CEEMDAN-Kmeans-VMD 的协同逻辑

延续 “粗分解 - 冗余筛选 - 精分解” 的双分解框架，为 PLO 优化提供高质量特征：

1. 第一重：CEEMDAN 粗分解（全局多尺度剥离）

核心作用：针对多元时序（负荷 P、温度 T、湿度 H 等），通过 “添加高斯白噪声（强度 0.1）+100 次 Ensemble 迭代 + 残差累积”，自动分解为
K
个 IMF 分量（高频 - 中频 - 低频）与 1 个残差，例如电力负荷数据：

IMF1-IMF3（高频）：全时段短期波动（如随机用电波动）；

IMF4-IMF6（中频）：日周期特征（含 14-16 点高峰区波动）；

IMF7-IMF8（低频）：季节趋势；

Res（残差）：年度增长趋势；

多元协同：对所有输入变量同步分解，保留变量间的全局耦合关系（如高峰区温度与负荷的联动）。

2. Kmeans 冗余筛选（特征降维去重）

筛选逻辑：提取每个 IMF 分量的 “时序熵（波动复杂度）、高峰区贡献度（分量在 14-16 点的方差占比）、与负荷的互相关系数”3 类特征，通过 “肘部法则（K=4）+ 轮廓系数（0.75）” 聚类，每个簇保留 “高峰区贡献度最高” 的 IMF 分量（而非原时序熵中心），针对性保留关键区域相关特征，最终分量数量减少 50%-60%（如 45 个粗分解分量→20 个关键分量）。

3. 第二重：VMD 精分解（局部特征提纯）