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我们将水质数据序列划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的预测性能。首先，我们需要收集水质数据，包括水质指标（如溶解氧、氨氮、总磷等）和相关环境因素（如温度、pH值、降雨量等）。综上，基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型可以提供准确的水质预测。水质预测是一个重要的环境问题，可以通过基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型来实现准确的水质预测。最后，我们可以使用训练好的模型来进行水质预测。将最新的水质数据输入模型，即可获得对未来水质状况的预测结果。

【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

在传统的信号处理方法中，信号仅在时域或空间域中处理。信号的时空分析通过利用来自时间和空间域的信息，提供了比传统的一维方法更多的优势。在此，我们提出了一种RBF神经网络的时空扩展，用于预测混沌时间序列。该算法利用时空正交性的概念，分别处理混沌级数的时间动力学和空间非线性（复杂度）。探索了所提出的RBF架构，用于麦基-格拉斯时间序列的预测，并将结果与标准RBF进行了对比。结果表明，时空RBF的性能优于标准RBFNN，可显著降低估计误差。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。

本研究提出了一种农产品价格预测的最优预测组合框架，将分解-重构-集成方法与改进的自然启发全局优化算法相结合。引入粒子群优化（PSO）更新机制，改进杜鹃搜索（CS），以减少巨大探索空间中的搜索盲区。首先，利用经验小波变换（EWT）、奇异谱分析（SSA）和变分模态分解（VMD）进行数据分解;其次，基于最大综合灰色相关度聚类（CGCD）的改进重构方法进行成分重构;第三，使用自回归集成移动平均回归（ARIMA）、指数平滑（ETS）、反向传播神经网络（BPNN）和极限学习机（ELM）进行个体预测;

本文采用的是最基本的BP神经网络，可以发现准确性还有提高空间，而且多次运行分类算法后会发现第一类和第三类的识别准确率非常不稳定，从而算法还可以改进，常用的改进方法有：调整隐含层节点数、附加动量法（权值和阈值更新算法）、变学习率学习算法等等。在语音特征信号分类中，BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类，比如将语音信号分成不同的语音类别，如说话人的声音、语音命令、语音识别等。神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收预处理后的语音特征信号，输出层给出对应的分类结果。%从1到2000间随机排序。

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

[1]金子皓,向玲,李林春,胡爱军.基于完备集合经验模态分解的SE-BiGRU超短期风速预测[J].电力科学与工程,2023,39(01):9-16.[2]蒋富康,陆金桂,刘明昊,丰宇.基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断[J].电子测量技术,2023,46(05):72-77.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210775.

因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。

【VMD-LSTM】变分模态分解-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

[1]金子皓,向玲,李林春,胡爱军.基于完备集合经验模态分解的SE-BiGRU超短期风速预测[J].电力科学与工程,2023,39(01):9-16.[2]蒋富康,陆金桂,刘明昊,丰宇.基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断[J].电子测量技术,2023,46(05):72-77.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210775.

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟、非洲秃鹫、麻雀优化、灰狼优化、蜣螂优化】博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。多种优化算法优化LSTM（Python代码实现）部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。

​[1]陈丽君,吴君宏,张朝英,徐帅玺,吕泽焱,谭国威,赵祖亮,汪琰,宋蝶,蒋晓雁,杨伟丰.基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型构建方法[J].统计科学与实践,2022(11):22-26.set(gca,'YTickLabel',{num2str(min(ssc),'%.1f\n'),num2str(max(ssc),'%.1f\n')});

1]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185.[2]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.(3)采用确定好阶数的ARIMA(p , d ,q)拟合时间序列,并根据预测后的数据和原时间序列进行结果统计和预测精度分析。# ===========主程序================dim = 5 # 鲸鱼的维度。

​[1]陈丽君,吴君宏,张朝英,徐帅玺,吕泽焱,谭国威,赵祖亮,汪琰,宋蝶,蒋晓雁,杨伟丰.基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型构建方法[J].统计科学与实践,2022(11):22-26.set(gca,'YTickLabel',{num2str(min(ssc),'%.1f\n'),num2str(max(ssc),'%.1f\n')});

​[1]陈丽君,吴君宏,张朝英,徐帅玺,吕泽焱,谭国威,赵祖亮,汪琰,宋蝶,蒋晓雁,杨伟丰.基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型构建方法[J].统计科学与实践,2022(11):22-26.set(gca,'YTickLabel',{num2str(min(ssc),'%.1f\n'),num2str(max(ssc),'%.1f\n')});

门”结构的加入，提供了控制网络中信息传递的工具，让 LSTM神经网络能够记忆较为长期的信息。）解决了循环神经网络存在的长期依赖问题，能够处理时间滞后很长的数据序列。这三个门就像滤波器一样，遗忘门控制记忆单元状态信息的舍弃与保留，输入门更新记忆单元状态，输出门控制 LSTM。神经网络已经解决了循环神经网络无法解决的许多问题，在时间序列预测问题上获得了更进一步的成功 [54]神经网络拥有着与循环神经网络相似的结构，不同之处在于它是通过内部的各个模块协同工作的[55]神经网络能够处理长序列的原因之一。

1.1 AＲIMA模型AＲIMA模型由Box和Jenkins于20世纪70年代提出，是一种著名的时间序列预测方法，该模型的基本思想是将数据看成一个时间序列对象，再使用数学模型对该时间序列进行描述，训练完成的模型可以通过时间序列的过去值、现在值来预测未来的数据及趋势，在一些工业设备强度预测等问题中得到了广泛的应用。

[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.[2]李孟特,于晟华,王森,曹戈,戴雨聪.一种基于ARIMA-LSTM组合模型的电压偏差预测方法[J].电力大数据,2022,25(05):28-35.DOI:10.19317/j.cnki.1008-083x.2022.05.009.

[1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J].河北工业科技,2022,39(01):9-15.[2]刘立邦,杨颂,王志坚,贺欣欣,赵文磊,刘守军,杜文广,米杰.基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测[J].化工学报,2022,73(03):1291-1299.[3]万俊杰,单鸿涛.基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估[J].智能计算机与应用,2021,11(10):107-112+117.

ARIMA模型ARIMA模型，也称为求和自回归移动平均自模型，实际上根检验。ADF检验是判断时间序列是否存在单位根：如果不存是差分运算与ARMA模型的结合。ARIMA（p,d,q）模型记为：​获得观察值时间序列后，通过以下步骤完成ARIMA建模分析过程：（1）对时间序列数据进行平稳性检验。如果该序列不平稳，转步骤（2）；若该序列平稳，再进行白噪声检验，若为序表1 原序列及一阶差分序列ADF检验列检验为白噪声，模型终止；若不是白噪声，转步骤（3）。​。

2]陈玺. 基于ISSA-LSTM的超短期风电功率预测[D].宁夏大学,2022.DOI:10.27257/d.cnki.gnxhc.2022.000273.[1]李森文,张伟,李纯宇,郝思鹏.基于SSA-LSTM的海上风电功率预测[J].机械与电子,2022,40(06):22-25+30.[3]李新尧.基于SSA-LSTM神经网络的股票价格预测研究[J].信息系统工程,2023(03):48-50.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。负责搜索食物并为其他群体提供食物位置的为发现者，

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。1.1 LSTM神经网络算法LSTM 作为 RNN 的一种特殊形式，为了解决RNN 梯度爆炸的问题[11]

文献来源：自适应RBFNN控制学习在目标机器人的结构和参数事先未知时控制机器人机械手。遗憾的是，目前的自适应RBFNN控制器需要一个大规模的神经网络来近似机器人操纵器的动力学，并且无法保证学习性能收敛。本文提出的方法不仅减小了神经网络的规模，大大减轻了计算负担，而且明显实现了更好的学习性能。仿真算例表明，与传统格方案相比，该方法的控制精度提高了35倍以上，神经网络规模缩小了倍隐节点格分布的复合自适应径向基函数神经网络（RBFNN）控制存在三个固有缺点：1）自适应RBFNN的近似域难以确定 先验;

2]马晨佩,李明辉,巩强令,杨白月.基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[J].科学技术与工程,2021,21(10):4025-4029.[1]王维高,魏云冰,滕旭东,黄圆.基于麻雀搜索优化支持向量机的短期风机发电功率预测[J].智能计算机与应用,2022,12(01):119-123.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合，建立了光伏预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史负荷数据进行分解，然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优，并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络，最后将每个分量的预测值相加，得到光伏负荷预测值，结果表明，与LSTM、VMD-LSTM模型相比，VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高，为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。【换上其他数据，可以预测其他负荷预测等】重点学习方法。

本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 (SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标，以LSTM模型中超参数为优化对象，对LSTM进行优化，搭建SSA-LSTM 神经网络模型;将SSA-LSTM 模型参数的预测。

文献来源：针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进行参数优化,最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。

降低计算成本，同时保持ESN的基本特性，是选择仅更新部分储层重量的原因。在本文中，我们专注于提升PSO搜索空间的维度，以提高网络的准确性。他们提出，可以自动找到调整良好的网络，并且权重搜索允许以较低的计算成本为问题设置更合适的解决方案。因此，这些参数调优并不明显，因为它们是随机选择的，它们仍然是固定的，它们应该非常适合应用程序要求。不幸的是，FFN缺乏某些非线性任务所需的动态内存。它是由Jaeger和Haas在2000年初构思的，目的是纠正其他RNN架构中的缺陷。事实上，信息在整个网络中的传播是前馈的。

混合蛙跳算法是2000年由Muzaffar Eusuff和Kevin Lansey提出的一种基于群智能的亚启发式计算优化算法,用于解决离散组合优化问题。作为一种新型的仿生物学智能优化算法,SFLA结合了基于模因(meme)进化的模因演算法(MA,memetic algorithm)和基于群体行为的粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)2种群智能优化算法的优点。该算法具有概念简单,调整的参数少,计算速度快,全局搜索寻优能力强,易于实现的特点。

2]莫浩杰,彭勇刚,蔡田田,邓清唐,韦巍,智新振.一种基于时频特征融合和极限学习机的非侵入式负荷识别方法[J].电工电能新技术,2023,42(03):85-96.,ELM 算法的输入层和隐含层之间的权值和偏差是随机生成的, 不需要迭代调整,在许多研究中得到了广泛的应用。ELM 的网络结构如图。而隐含层与输出层之间的权值则可以直接通过矩阵计算得到,博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。用于预测和消除远程操作震颤的广泛学习极限学习机,部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

为了评估RBTM，运行预测了5个不同的时间序列（具有1000个样本的Lorenz时间序列，具有1000个样本的Rössler时间序列，具有317个样本的SSN时间序列以及具有1000个样本的QP3时间序列），并将结果与MLP，TDNN，NARX， ANFIS 和 LSTM 模型。在RBTM中，时间序列的下一个值是通过其前一个值和奖励信号的总和来计算的。通过浏览生成 KB 的过程，可以推断出 N（L 中的标签数）和 LR（规则向量的长度）是创建此参数的有效参数。因此，它们对RBTM的准确性和速度有效。

基于此适应度值，选择一些个体用来产生下一代，然后选择出来的个体再经过交叉和变异进行再组合从而生成新的一代，以此类推朝着最优解的方向进化。循环神经网络RNN只能存储短期记忆，会遗忘长期记忆信息，为了记住有用的长期信息，后面引入了长短时记忆神经网络模型LSTM ，该模型是RNN的拓展网络结构l8]。[3]满建峰,侯磊,杨凯,刘珈铨,张鑫儒,伍星光,贺思宸.基于PSO-LSTM混合模型的天然气管道多用气节点负荷预测研究[J].油气与新能源,2022,34(06):91-100.行百里者，半于九十。

1986年，Bollerslev对ARCH模型进行了推广，建立了“广义自回归条件异方差”(Generalised ARCH)，也就是我们熟知的GARCH模型。而Bollerslev(1996)GARCH模型的提出，减少了待估计的参数，解决的ARCH模型存在的缺陷，使得我们可以对未来条件方差进行更准确的预测。我们将这一类序列称为条件异方差，长期来看，它们的无条件方差是恒定的，但存在着方差相对较大的时期。最典型的如股票市场，既有看上去风平浪静的时候，也有大起大落的时候。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

时间卷积网络( temporal convolutional network ,TCN)是一种新型的、可以对时间序列数据进行处理的神经网络架构,与传统的卷积神经网络相比,它可以更有效地提取时序数据的特征。图1为TCN模型的单个残差单元。同时和CNN不同TCN中的因果卷积不是双向,而是单向的,即模型中t时刻的输出只由前一层中t时刻及t时刻以前的输入来决定,这样避免了模型不会丢失掉历史信息及受到未来信息的影响,这也使得TCN模型变成了一种严格的时间约束模型。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

目前关于GMDH理论与回归分析之间的交叉研究还很少，关于GMDH算法对模型质量的评价工作也并不多见。本文着眼于GMDH理论与回归分析之间的结合研究，其意义在于：运用GMDH理论来改进回归模型的预测效果，运用计量经济模型的统计检验来补充GMDH模型评价工作，充分结合两个领域的优势，共同促进两个理论的进一步完善和发展。结合GMDH理论和计量经济学理论两个领域的知识，相互补充以进行理论间的交叉研究，首先综述了GMDH理论与计量经济学理论的优势与不足，然后从理论和实证两方面展开研究，进行两者的交叉改进工作。

简单循环网络（simple recurrent networks，简称SRN）又称为Elman network，是由Jeff Elman在1990年提出来的。Elman在Jordan network（1986）的基础上进行了创新，并且简化了它的结构，最终提出了Elman network。Elman network就是指现在一般说的RNN（包括LSTM、GRU等等）。