Vmd+lstm时间序列预测分类回归预测代码详解完整代码可直接运行

程序员奇奇

已于 2023-12-13 12:17:59 修改

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分类专栏：中文核心论文实战项目集合文章标签： lstm 分类回归信号分解信号处理时间序列预测中文核心

于 2023-12-13 12:07:06 首次发布

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本文详细介绍了结合VMD（变分模态分解）与LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测分类和回归的方法。通过项目视频及代码演示，展示了如何运用这两种技术对信号进行分解和处理，实现精确的预测。完整代码可在指定链接中获取，供直接运行和学习。

项目视频讲解：Vmd+lstm时间序列预测分类回归预测代码详解完整代码可直接运行_哔哩哔哩_bilibili

项目演示效果：

代码详解：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入库pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.mode

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Vmd+lstm代码详解完整代码数据可直接运行

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Vmd+lstm时间序列预测分类回归预测代码详解

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量

几度春风里的博客

12-08

2476

通过前5天的timesteps数据预测后一天的数据predict_steps个，需要对数据集进行滚动划分（也就是前timesteps行的特征和后predict_steps行的标签训练，后面预测时就可通过timesteps行特征预测未来的predict_steps个标签）。通过前5天的96*5数据预测后一天的数据96个，需要对数据集进行滚动划分（也就是前96*5行的特征和后96行的标签训练，后面预测时就可通过96*5行特征预测未来的96个标签）预测并计算误差，并进行可视化，将这些步骤封装为函数。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

2 条评论

柏田尼乐 2024.01.15
专栏订阅最后贴个付费代码链接你玩呢直接把代码链接贴出来不行吗[face]emoji:060.png[/face]
- 程序员奇奇回复柏田尼乐 2024.01.15
  不是，平台设置的积分，私聊我发你

VMD-SVM-GWO，基于变分模态分解的灰狼算法优化支持向量机的时间序列预测

2301_77275150的博客

03-27

480

2）基于差分算法DE，鲸鱼算法WOA，麻雀算法SSA、蜣螂算法等的SVM参数优化。VMD-SVM-GWO，基于变分模态分解的灰狼算法优化支持向量机的时间序列预测。1）GWO算法的改进（领域搜索策略改进灰狼算法，非线性映射改进）；直接从Excel中导入数据即可运行，代码注释清晰，适合初学者。3）基于EMD、EMD、CEEMD的分解预测。

时序预测|基于变模态分解结合VMD-ARIMA实现时间序列数据预测

m0_60703264的博客

11-16

665

近年来，随着数据科学和人工智能技术的迅猛发展，时序预测在各个领域中变得越来越重要。在金融、气象、交通等领域，人们对未来时间序列数据的预测需求日益增长。为了更准确地预测未来数据，研究人员不断探索各种方法和技术。在这篇博文中，我们将介绍一种基于变模态分解（VMD）结合自回归移动平均模型（ARIMA）的方法，用于实现时间序列数据预测。时序预测是指根据过去的时间序列数据，利用数学、统计学和机器学习技术，对未来一段时间内的数据进行预测。

VMD-BIGRU/BIGRU基于变分模态分解和双向门控循环单元的时间序列预测(含BIGRU、VMD-BIGRU模型的对比)。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高

机器学习-深度学习

08-13

196

VMD-BIGRU/BIGRU基于变分模态分解和双向门控循环单元的时间序列预测(含BIGRU、VMD-BIGRU模型的对比)。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

原创！分解+集成思想新模型！VMD-CNN-BiGRU-Attention一键实现时间序列预测！以风速数据集为例

QSJIQIXUEXI的博客

03-21

1165

今天为大家带来一期基于分解+集成思想的VMD-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测代码，知网和WOS都是搜不到的！完全是作者独家创立的！可以说是尚未发表的创新点！直接替换Excel数据即可用！特别需要指出的是，我们在各个学术平台上搜索VMD-CNN-BiLSTM-Attention，都是完全搜索不到这个模型的！！！不信的可以看下面截图！

VMD-SSA-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测

qq_59747472的博客

06-13

826

在新能源蓬勃发展的当下，准确预测光伏功率对于电网调度、能源管理意义重大。由于光伏功率受光照强度、温度、湿度等多变量时间序列影响，传统方法难以满足精度需求。VMD-SSA-Transformer-LSTM 组合模型融合变分模态分解（VMD）、奇异谱分析（SSA）、Transformer 和长短期记忆网络（LSTM）的优势，为多变量时间序列光伏功率预测提供了高效解决方案。一、模型核心组件原理详解1.1 变分模态分解（VMD）：信号特征分离利器VMD 是一种基于变分理论的自适应信号分解方法。

毕业论文设计 Python 实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测（含完整的程序和代码详解）

优质创作者: 人工智能技术领域对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油谢谢你的鼓励是我前行的动力谢谢支持加油谢谢

10-25

521

数据层：负责数据收集与存储，包括历史时间序列数据和用户输入数据的管理。模型层：CNN-BiGRU-KDE 模型用于预测并返回区间结果。应用层：包括用户接口（Web 或桌面应用）、API 服务及报告导出功能。监控与日志层：用于跟踪模型的运行状态与性能，并能快速检测异常。1.2。

利用三维CNN卷积神经网络提取图像语义信息，利用LSTM网络进行时间序列预测实现，时序匹配与过程数据对齐，将多模态数据进行深度融合，实现过程工况识别和产品预测

04-25

用户还提到了引用[1]、[2]、[3]，但看起来这些引用主要是关于VMD-CNN-LSTM、时间序列预测和图像描述生成的，可能与当前问题不完全相关。不过，我需要尽量参考用户提供的引用内容，同时结合之前的回答。首先，用户...

Matlab实现PSO-VMD粒子群算法（PSO）优化变分模态分解时间序列信号分解的详细项目实例

05-03

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此外，PSO-VMD算法她应用能够为非线她和非平稳信号她分析提供新她思路，并且在时间序列信号她处理上展她出独特她优势，尤其她在复杂信号她特征提取和模式识别方面具有重要她实际意义。本项目她核心目标她通过结合粒子群优化（PSO）算法她变分模态分解（VMD）方法，开发一种高效、精确她信号分解算法，应用她时间序列信号她处理她分析。由她PSO算法具有较强她全局优化能力，能够在复杂她参数空间中快速收敛，因此其她VMD她结合，不仅能够优化VMD她参数，还能克服VMD在实际应用中常见她局部最优问题。

毕业设计：VMD-Attention-LSTM 时间序列预测完整代码数据可直接运行

11-29

387

毕业设计：VMD-Attention-LSTM 时间序列预测完整代码数据可直接运行

在云主机中实现基于随机森林模型的胎儿健康分类：利用胎心宫缩监护图（CTG）数据进行机器学习预测

优快云高校俱乐部官方博客

11-21

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在云主机中实现基于随机森林模型的胎儿健康分类：利用胎心宫缩监护图（CTG）数据进行机器学习预测

随机森林分类VS回归

2301_78778685的博客

11-25

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predict()：给你分类结果（0/1），适合做“发生 / 不发生”图。：给你类别的概率（0–1），适合做“风险概率图”。只有predict()：直接给连续数值（强度/次数/损失），适合做“强度分布图”。

基于BP_Adaboost分类器与RBF神经网络的回归实现

aini_lovee的博客

11-25

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基于BP_Adaboost分类器与RBF神经网络的回归实现

webserver服务器信号处理流程

2203_75974353的博客

11-23

1022

你的理解实际流程信号触发 -> epoll 检测到信号信号触发 -> 信号处理函数被调用 -> 向管道写端写入一个字节-> 管道读端变为可读 ->epoll 检测到读事件-> 调用对应函数处理-> 主循环调用函数 -> 从管道读端读出信号值 -> 根据信号值调用对应函数处理信号中文含义触发源对应事件服务器典型处理动作SIGTERM终止信号外部命令 (kill <pid>管理员要求服务器关闭启动优雅关闭流程，安全释放所有资源后退出。SIGALRM闹钟信号内部alarm()函数。

基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现

11-25

五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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Vmd+lstm时间序列预测分类回归预测代码详解 完整代码可直接运行

项目视频讲解：Vmd+lstm时间序列预测分类回归预测代码详解 完整代码可直接运行_哔哩哔哩_bilibili

项目演示效果：

代码详解：

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